effect of spatial smoothing on task fmri ica and functional connectivity

تأثير التنعيم المكاني على تحليل المكونات المستقلة والاتصال الوظيفي في التصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي المرتبط بالمهام

Clicks: 191
ID: 211950
2018
Free PDF
Article Quality & Performance Metrics
Overall Quality
Not rated
Combines reader engagement with the AI quality analysis. This article has not been analysed, so there is no overall score — reader engagement is measured and shown alongside.
AI Quality Assessment
Not analyzed
Readership in this journal
Emerging

Ranked #367 of 403 articles by views in Journal of enzyme inhibition and medicinal chemistry

Most read Least read

Bar heights use a square-root scale. Only the 120 most-read articles are drawn; the journal has 403 in total.

Mint this article as an NFT
Not yet minted

Create a permanent, verifiable on-chain record of this article on the Scimatic Network. The NFT is held in your Journament account, and you can withdraw it to your own wallet at any time.

5 SUSD one-off · no wallet required
Sign in to mint
Abstract
Spatial smoothing is a widely used preprocessing step in functional magnetic resonance imaging (fMRI) data analysis. In this work, we report on the spatial smoothing effect on task-evoked fMRI brain functional mapping and functional connectivity. Initially, we decomposed the task fMRI data into a collection of components or networks by independent component analysis (ICA). The designed task paradigm helps identify task-modulated ICA components (highly correlated with the task stimuli). For the ICA-extracted primary task component, we then measured the task activation volume at the task response foci. We used the task timecourse (designed) as a reference to order the ICA components according to the task correlations of the ICA timecourses. With the re-ordered ICA components, we calculated the inter-component function connectivity (FC) matrix (correlations among the ICA timecourses). By repeating the spatial smoothing of fMRI data with a Gaussian smoothing kernel with a full width at half maximum (FWHM) of {1, 3, 6, 9, 12, 15, 20, 25, 30, 35} mm, we measured the spatial smoothing effects. Our results show spatial smoothing reveals the following effects: (1) It decreases the task extraction performance of single-subject ICA more than that of multi-subject ICA; (2) It increases the task volume of multi-subject ICA more than that of single-subject ICA; (3) It strengthens the functional connectivity of single-subject ICA more than that of multi-subject ICA; and (4) It impacts the positive-negative imbalance of single-subject ICA more than that of multi-subject ICA. Our experimental results suggest a 2~3 voxel FWHM spatial smoothing for single-subject ICA in achieving an optimal balance of functional connectivity, and a wide range (2~5 voxels) of FWHM for multi-subject ICA.
يُعدّ التنعيم المكاني خطوة معالجة مسبقة شائعة الاستخدام في تحليل بيانات التصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي (fMRI). في هذا العمل، نورد تقريراً عن أثر التنعيم المكاني في التعيين الوظيفي للدماغ المستحث بالمهام والاتصالية الوظيفية في التصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي. في البداية، قمنا بتفكيك بيانات التصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي للمهمة إلى مجموعة من المكونات أو الشبكات باستخدام تحليل المكونات المستقلة (ICA). ويساعد نموذج المهمة المصمم في تحديد مكونات تحليل المكونات المستقلة المُعدَّلة بالمهمة (شديدة الارتباط بمحفزات المهمة). وبالنسبة لمكون المهمة الأساسي المستخرج عبر تحليل المكونات المستقلة، قمنا بعد ذلك بقياس حجم تنشيط المهمة عند بؤر الاستجابة للمهمة. واستخدمنا المسار الزمني للمهمة (المصمم) كمرجع لترتيب مكونات تحليل المكونات المستقلة وفقاً لمدى ارتباط مساراتها الزمنية بالمهمة. وبواسطة مكونات تحليل المكونات المستقلة المُعاد ترتيبها، قمنا بحساب مصفوفة الاتصالية الوظيفية بين المكونات (FC) (وهي الارتباطات بين المسارات الزمنية لتحليل المكونات المستقلة). ومن خلال تكرار التنعيم المكاني لبيانات التصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي بنواة تنعيم غاوسية ذات عرض كامل عند نصف الحد الأقصى (FWHM) مقداره {1، 3، 6، 9، 12، 15، 20، 25، 30، 35} ملم، قمنا بقياس تأثيرات التنعيم المكاني. تُظهر نتائجنا أن التنعيم المكاني يكشف عن التأثيرات الآتية: (1) يقلل من أداء استخراج المهام في تحليل المكونات المستقلة أحادي المفحوص بدرجة أكبر منه في تحليل المكونات المستقلة متعدد المفحوصين؛ (2) يزيد من حجم تنشيط المهمة في تحليل المكونات المستقلة متعدد المفحوصين بدرجة أكبر منه في تحليل المكونات المستقلة أحادي المفحوص؛ (3) يُعزز الاتصالية الوظيفية في تحليل المكونات المستقلة أحادي المفحوص بدرجة أكبر منه في تحليل المكونات المستقلة متعدد المفحوصين؛ و(4) يؤثر في اختلال التوازن الإيجابي-السلبي لتحليل المكونات المستقلة أحادي المفحوص بدرجة أكبر منه في تحليل المكونات المستقلة متعدد المفحوصين. تشير نتائجنا التجريبية إلى أن تنعيماً مكانياً بمقدار 2 إلى 3 فوكسل من قيمة FWHM يعد مناسباً لتحليل المكونات المستقلة أحادي المفحوص لتحقيق توازن أمثل في الاتصالية الوظيفية، ونطاقاً أوسع يتراوح بين 2 و5 فوكسل من قيمة FWHM لتحليل المكونات المستقلة متعدد المفحوصين.
Reference Key
chen2018frontierseffect Use this key to autocite in the manuscript while using SciMatic Manuscript Manager or Thesis Manager
Authors ;Zikuan Chen;Vince Calhoun;Vince Calhoun
Journal Journal of enzyme inhibition and medicinal chemistry
Year 2018
DOI
10.3389/fnins.2018.00015
URL
http://journal.frontiersin.org/article/10.3389/fnins.2018.00015/full
Keywords
independent component analysis (ica) neuropsychiatry biological psychiatry

Citations

No citations found. To add a citation, contact the admin at info@scimatic.org

Comments

No comments yet. Be the first to comment on this article.