[论文解读] Resting state fMRI-based temporal coherence mapping

Ze Wang|arXiv (Cornell University)|Sep 1, 2021

Functional Brain Connectivity Studies参考文献 1被引用 5

一句话总结

本文提出时序一致性映射（TCM）方法，一种新型fMRI技术，通过相空间重构与相关性分析，量化静息态脑活动中的长程时序一致性（LRTC）。TCM成功捕捉到与认知相关的脑动态特征，在人类连接组计划数据中表现出高重测信度，并与年龄、性别及认知表现相关。

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.

研究动机与目标

• 开发一种稳健且定量的方法，用于评估静息态fMRI数据中的长程时序一致性（LRTC）。
• 解决神经影像学中缺乏标准化工具来测量时间一致性，特别是在人脑网络中的问题。
• 评估LRTC指标在大规模人类神经影像数据中的生理与认知相关性。
• 建立基于fMRI的LRTC测量在临床与认知神经科学研究中的重测信度。

提出的方法

• 使用不同嵌入维数与时间延迟的时滞嵌入法重构fMRI时间序列的相空间。
• 计算重构相空间中转移状态之间的成对相关性，以量化时序一致性。
• 定义多种TCM指标：平均相关性、负相关性、相关性与负相关性之比、平均一致/非一致持续时间，以及一致与非一致时间之比。
• 将TCM应用于具有已知LRTC特性的模拟信号，以验证方法的准确性。
• 在人类连接组计划（HCP）的静息态fMRI数据上验证TCM，以评估其可重复性与生物学相关性。
• 使用组内相关系数（ICC）评估TCM指标在重复扫描中的重测信度。

实验结果

研究问题

• RQ1 TCM能否在不依赖相空间重构参数的前提下，可靠地区分具有不同长程时序一致性程度的信号？
• RQ2 TCM衍生指标在健康个体的重复静息态fMRI扫描中是否具有高可重复性？
• RQ3 TCM指标是否与人类脑数据中的人口学因素（如年龄与性别）相关？
• RQ4 TCM指标是否与人类连接组计划队列中的总认知表现评分相关？
• RQ5 在真实fMRI数据中，哪些TCM指标展现出最稳健的生理与认知相关性？

主要发现

• 无论嵌入参数如何，TCM指标均能有效区分具有不同时间一致性水平的模拟信号。
• 除一致与非一致时间之比外，所有TCM指标在人类连接组计划数据集中均表现出高重测信度（ICC > 0.7）。
• TCM指标在HCP队列中与年龄、性别及总认知评分显著相关，表明其具有生物学与认知相关性。
• 平均相关性与负相关性指标对时间一致性结构的变化表现出强敏感性。
• 平均一致与非一致持续时间指标提供了关于动态脑状态的独立见解，反映出同步与去同步活动交替出现的特征。
• 相关性与负相关性之比作为神经活动一致与非一致动态平衡的稳健指标脱颖而出。