[논문 리뷰] Resting state fMRI-based temporal coherence mapping

Ze Wang|arXiv (Cornell University)|2021. 09. 01.

Functional Brain Connectivity Studies참고 문헌 1인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 단일 fMRI 방법인 시간적 일관성 맵핑(Temporal Coherence Mapping, TCM)을 소개하며, 위상공간 재구성과 상관 분석을 사용하여 휴식 상태 뇌 활동에서 장거리 시간적 일관성(LRTC)을 정량화한다. TCM는 인지 기능과 관련된 뇌 동역학을 성공적으로 포착하였으며, 인간 연결도 프로젝트(Human Connectome Project) 데이터에서 높은 재현성과 연령, 성별, 인지 성능와의 연관성을 보였다.

ABSTRACT

Long-range temporal coherence (LRTC) is quite common to dynamic systems and is fundamental to the system function. LRTC in the brain has been shown to be important to cognition. Assessing LRTC may provide critical information for understanding the potential underpinnings of brain organization, function, and cognition. To facilitate this overarching goal, we provide a method, which is named temporal coherence mapping (TCM), to explicitly quantify LRTC using resting state fMRI. TCM is based on correlation analysis of the transit states of the phase space reconstructed by temporal embedding. A few TCM properties were collected to measure LRTC, including the averaged correlation, anti-correlation, the ratio of correlation and anticorrelation, the mean coherent and incoherent duration, and the ratio between the coherent and incoherent time. TCM was first evaluated with simulations and then with the large Human Connectome Project data. Evaluation results showed that TCM metrics can successfully differentiate signals with different temporal coherence regardless of the parameters used to reconstruct the phase space. In human brain, TCM metrics except the ratio of the coherent/incoherent time showed high test-retest reproducibility; TCM metrics are related to age, sex, and total cognitive scores. In summary, TCM provides a first-of-its-kind tool to assess LRTC and the imbalance between coherence and incoherence; TCM properties are physiologically and cognitively meaningful.

연구 동기 및 목표

• 휴식 상태 fMRI 데이터에서 장거리 시간적 일관성(LRTC)을 평가하기 위한 강력하고 정량적인 방법을 개발하기 위해.
• 특히 인간 뇌 네트워크에서 시간 일관성 측정을 위한 표준화된 도구의 부족을 해결하기 위해.
• 대규모 인간 신경영상 데이터에서 LRTC 지표의 생리학적 및 인지적 관련성을 평가하기 위해.
• 임상 및 인지신경과학 연구에서 사용하기 위한 fMRI로부터 유도된 LRTC 측정치의 검사-재검사 신뢰도를 확립하기 위해.

제안 방법

• 다양한 재구성 차원과 시간 지연를 사용하여 fMRI 시간 시리즈의 위상공간을 재구성한다.
• 재구성된 위상공간 내 전이 상태 간의 상관관계를 계산하여 시간 일관성을 정량화한다.
• 다양한 TCM 지표를 정의한다: 평균 상관관계, 반상관관계, 상관관계 대 반상관관계 비율, 평균 일관성/비일관성 지속시간, 일관성 대 비일관성 시간 비율.
• 메서드 정확도를 검증하기 위해 알려진 LRTC 특성을 가진 시뮬레이션 신호에 TCM를 적용한다.
• 인간 연결도 프로젝트(Human Connectome Project, HCP)의 휴식 상태 fMRI 데이터를 사용하여 TCM의 재현성과 생물학적 관련성을 평가한다.
• 검사-재검사 신뢰도 평가를 위해 신뢰구간 상관계수(ICC)를 사용한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 TCM는 위상공간 재구성 파rameters와 관계없이 다양한 수준의 장거리 시간적 일관성을 가진 신호를 신뢰성 있게 구분할 수 있는가?
• RQ2 건강한 개인에서 반복된 휴식 상태 fMRI 스캔 간 TCM 유도 지표는 얼마나 재현성이 있는가?
• RQ3 HCP 데이터에서 TCM 지표는 연령과 성별과 같은 인구통계학적 요인과 관련이 있는가?
• RQ4 HCP 코hort에서 TCM 지표는 총 인지 성능 점수와 상관이 있는가?
• RQ5 실제 fMRI 데이터에서 어떤 TCM 지표가 가장 강력한 생리학적 및 인지적 관련성을 보이는가?

주요 결과

• 모든 임베딩 파rameter에 관계없이 TCM 지표는 서로 다른 시간 일관성 수준을 가진 시뮬레이션 신호를 성공적으로 구분하였다.
• 일관성 대 비일관성 시간 비율을 제외한 모든 TCM 지표가 인간 연결도 프로젝트 데이터셋에서 높은 검사-재검사 신뢰도(ICC > 0.7)를 보였다.
• HCP 코hort에서 TCM 지표는 연령, 성별 및 총 인지 점수와 유의미한 관련성을 보였으며, 생물학적 및 인지적 관련성을 시사하였다.
• 평균 상관관계 및 반상관관계 지표는 시간 일관성 구조의 변화에 매우 민감한 감도를 보였다.
• 평균 일관성 및 비일관성 지속시간 지표는 동적인 뇌 상태에 대한 별개의 통찰을 제공하였으며, 동기화 및 비동기화 활동이 번갈아 나타나는 기간을 반영하였다.
• 상관관계 대 반상관관계 비율은 일관성과 비일관성 신경 동역학 간 균형을 강력한 지표로 나타내었다.