機能的結合は神経活動起源

Proc Natl Acad Sci U S A. 2016 Dec 14. pii: 201525369. [Epub ahead of print]
Resting-state hemodynamics are spatiotemporally coupled to synchronized and symmetric neural activity in excitatory neurons.
Ma Y, Shaik MA, Kozberg MG, Kim SH, Portes JP, Timerman D, Hillman EM.

"We show that resting-state hemodynamics can be predicted from spontaneous neural activity and correspond to a series of driven increases in local blood volume, coupled with spontaneous, bilaterally symmetric fluctuations in excitatory neural activity. This result provides reassurance that resting-state functional connectivity has neural origins. "

だとさ。
よかったよかった。

ICAによるノイズ除去

Hand classification of fMRI ICA noise components.
Griffanti L, Douaud G, Bijsterbosh J, Evangelisti S, Alfaro-Almagro F, Glasser MF, Duff EP, Fitzgibbon S, Westphal R, Carone D, Beckmann CF, Smith SM.
Neuroimage. 2016 Dec 15. pii: S1053-8119(16)30758-3. doi: 10.1016/j.neuroimage.2016.12.036.

論文そのものにアクセスできるようになってからPubmedに登録してよー

領域の活動と結合の双方を考慮した解析

https://arxiv.org/pdf/1611.07962v1.pdf

Network Community Toolbox

http://commdetect.weebly.com/

SFNで教えてもらったツール。
こいつはすごそう。
次の解析はこれに挑戦。


追記
http://netwiki.amath.unc.edu/GenLouvain/GenLouvain

マルチサイトの信頼性

Multisite Reliability of MR-Based Functional Connectivity.
Neuroimage. 2016 Oct 13;:
Authors: Noble S, Scheinost D, Finn ES, Shen X, Papademetris X, McEwen SC, Bearden CE, Addington J, Goodyear B, Cadenhead KS, Mirzakhanian H, Cornblatt BA, Olvet DM, Mathalon DH, McGlashan TH, Perkins DO, Belger A, Seidman LJ, Thermenos H, Tsuang MT, van Erp TG, Walker EF, Hamann S, Woods SW, Cannon TD, Constable RT


•fcMRI (seed, matrix, ICD) is stable across 8 sites in a Traveling Subjects dataset.
•No major site, scanner manufacturer, or day-of-scan effects were found (GLM).
•No outlier sites were found (leave-one-site-out analysis of variance).
•Reliability substantially improves when averaging data over multiple days.
•Data can be combined across sites to increase power without impacting reliability.

だとさ。

p値じゃなくeffect estimate values (e.g., percent signal change, correlation)がいんじゃね

Is the Statistic Value All We Should Care about in Neuroimaging?
Neuroimage. 2016 Oct 8;:
Authors: Chen G, Taylor PA, Cox RW

1)
the statistic values be used for thresholding only (not for colorization, determining maxima of activity, etc.);
2)
the activation patterns in brain images be colored by effect estimate values (e.g., percent signal change, correlation), not by statistic values; and
3)
the full set of parameters (threshold value, degrees of freedom for each statistic test, cluster-wise probability, etc.) be explicitly stated.

を推奨。

NITRC image repository

The NITRC image repository.
Kennedy DN, Haselgrove C, Riehl J, Preuss N, Buccigrossi R.
Neuroimage. 2016 Jan 1;124(Pt B):1069-73. doi: 10.1016/j.neuroimage.2015.05.074. Epub 2015 Jun 2.

" Currently hosting 14 projects, 6845 subjects, and 8285 MRIimaging sessions, NITRC-IR provides a large array of structural, diffusion and resting state MRI data."

もめーん。

ROC toolbox

https://github.com/jdkoen/roc_toolbox

もめん

脳波とfMRIの同時記録

https://amri.ninds.nih.gov/cgi-bin/software

脳波からMRIノイズを消すMatlabツール。

前処理

Resting-state test-retest reliability of a priori defined canonical networks over different preprocessing steps.
Brain Struct Funct. 2016 Aug 22;
Authors: Varikuti DP, Hoffstaedter F, Genon S, Schwender H, Reid AT, Eickhoff SB

いまいちすっきりしない結果。

灰白質の群平均に基づくマグキングがいいかも。
PCAデノイズもいいかも。
グローバルシグナル除去は再テストの信頼性はあがるけど，いろいろ疑義もあるよね。

って感じ。

もめーん

Reporting of Resting State fMRI Preprocessing Methodologies.
Brain Connect. 2016 Aug 9;
Authors: Waheed SH, Mirbagheri S, Agarwal S, Kamali A, Yahyavi-Firouz-Abadi N, Chaudhry A, DiGianvittorio M, Gujar SK, Pillai JJ, Sair HI


A simple but useful way to assess fMRI scan qualities.
Neuroimage. 2016 Aug 7;
Authors: Power JD

れびゅー

Brain networks under attack: robustness properties and the impact of lesions
Hannelore Aerts,1 Wim Fias,2 Karen Caeyenberghs3 and Daniele Marinazzo1

つんどく。
図がよさげ。

ｔDCSの安全性

Safety of Transcranial Direct Current Stimulation: Evidence Based Update 2016
Marom Bikson1, , , Pnina Grossman1, Chris Thomas1, Adantchede Louis Zannou1, Jimmy Jiang1, Tatheer Adnan1, Antonios P Mourdoukoutas1, Greg Kronberg1, Dennis Truong1, Paulo Boggio2, André R. Brunoni3, Leigh Charvet4, Felipe Fregni5, Brita Fritsch6, 7, Bernadette Gillick8, Roy H. Hamilton9, 10, 11, Benjamin M. Hampstead12, 13, Ryan Jankord14, Adam Kirton15, Helena Knotkova16, 17, David Liebetanz18, Anli Liu19, Colleen Loo20, Michael A. Nitsche18, 21, 22, Janine Reis6, 7, Jessica D. Richardson5, 23, 24,
Brain Stimulation
Available online 15 June 2016

• To date, the use of conventional tDCS protocols in human trials (≤40 min, ≤4 mA, ≤7.2 C) has not produced any reports of a Serious Adverse Effect or irreversible injury across over 33,200 sessions and 1,000 subjects with repeated sessions
もめーん。

グラフ理論，絶対閾値できっちゃだめ， 相対閾値（コスト，ネットワーク密度）できろうね。

Neuroimage. 2015 Sep;118:651-61. doi: 10.1016/j.neuroimage.2015.05.046. Epub 2015 May 27.
The (in)stability of functional brain network measures across thresholds.
Garrison KA1, Scheinost D2, Finn ES3, Shen X2, Constable RT4.

めんどいのでハイライトをコヒペ。
Network measures were found to be unstable across absolute thresholds.
For instance, the direction of significant group differences can reverse across thresholds.
Network measures were found to be more stable across proportional thresholds.
Caution should be used when applying thresholds to functional connectivity data.

確率論的モデルベースの機能的分割による線条体の分類

Neuroimage. 2015 Oct 1;119:398-405. doi: 10.1016/j.neuroimage.2015.06.084. Epub 2015 Jul 8.
Probabilistic model-based functional parcellation reveals a robust, fine-grained subdivision of the striatum.
Janssen RJ1, Jylänki P2, Kessels RP3, van Gerven MA2.


もめん。

グラフ理論的アプローチの信頼性

Reliability of graph analysis of resting state fMRI using test-retest dataset from the Human Connectome Project.
Neuroimage. 2016 Jun 6;
Authors: Termenon M, Jaillard A, Delon-Martin C, Achard S


データはHuman Connectome Project。
ROIはAAL。
コスト20%から35%において，40人以上，14min以上のdurationで安定。
ラージサンプル（100人以上）では7分でも安定。
らしい。

特定の領域だけでICAをかけるツール

MICA-A toolbox for masked independent component analysis of fMRI data.
Hum Brain Mapp. 2016 May 11;
Authors: Moher Alsady T, Blessing EM, Beissner F

FSLベースかな。

BOLDの代謝性及び血管性の起源

Metabolic and vascular origins of the BOLD effect: Implications for imaging pathology and resting-state brain function.
J Magn Reson Imaging. 2015 Aug;42(2):231-46
Authors: Mark CI, Mazerolle EL, Chen JJ

もめん。
使えそうな図ありん。

cocoa： macに対応

マックでも動くようにしました。
というか，いままでマックも動くものと思ってたら。。。
MRIconをインストールしてないmacでは動かないことに気づかず。
ご迷惑をおかけしました。

修正版アップしときます。
http://k1adversaria.blogspot.jp/p/fmri-comprehensive-connectivity.html
マックの場合，セキュリティでネットからダウンロードしたアプリに実行許可が必要かもしれません。

ハブ検出の新しい方法

SPARK: Sparsity-based analysis of reliable k-hubness and overlapping network structure in brain functional connectivity.
Neuroimage. 2016 Apr 1;
Authors: Lee K, Lina JM, Gotman J, Grova C

もめん。

ICA使う時の前処理の順序

The effect of preprocessing pipelines in subject classification and detection of abnormal resting state functional network connectivity using group ICA.
Neuroimage. 2016 Mar 23;
Authors: Vergara VM, Mayer A, Damaraju E, Hutchison K, Calhoun V

集団ICAの前にregressing motion varianceするのがいんじゃねっと。
そんな感じだわな。

Sliding-window correlationをもちいた機能的結合評価

Towards a statistical test for functional connectivity dynamics.
Neuroimage. 2015 Jul 1;114:466-70
Authors: Zalesky A, Breakspear M

もめのみ。

MR信号強度の影響

Intensity-based masking: A tool to improve functional connectivity results of resting-state fMRI.
Hum Brain Mapp. 2016 Mar 28;
Authors: Peer M, Abboud S, Hertz U, Amedi A, Arzy S

MR信号の強度減弱によって機能的結合も当然影響を受ける。
なので一定以上の信号値の領域だけマスクして機能的結合を計算するのがいんじゃねっと。
で，下記のスクリプト使ってねということらしい。
http://mind.huji.ac.il/intensity_based_masking.aspx

論文中の図だと扁桃体とかきれてんだけど。。

Comparative Connectomics

Trends in Cognitive Sciences, in press
Martijn P. van den Heuvel, Edward T. Bullmore, Olaf Sporns

もめん。

つんどくん。

cocoa修正

なんか他のツールを使ったあと，cocoaを立ち上げるとGUIの配置がずれる現象を確認。
修正しました。

あとマカクのデータも処理できるようにしたけど，DARTELが使えなかったので古い手法で前処理してます。
また，マカクの場合はCONNとグラフ理論までしかできないです。

https://www.dropbox.com/s/2hwj2tteru2ywcp/cocoa.zip?dl=0

Multivariate and repeated measures (MRM): A new toolbox for dependent and multimodal group-level neuroimaging data.

Neuroimage. 2016 Feb 24. pii: S1053-8119(16)00162-2. doi: 10.1016/j.neuroimage.2016.02.053. [Epub ahead of print]
Multivariate and repeated measures (MRM): A new toolbox for dependent and multimodal group-level neuroimaging data.
McFarquhar M1, McKie S2, Emsley R3, Suckling J4, Elliott R2, Williams S5.


なにやらダウンロードするための手続きがめんどくさかった。
時間ができたらいじってみましょう。

脳画像研究におけるグラフ理論の基礎

https://www.dropbox.com/s/gsejvvjczk03vhl/fMRI%E7%A0%94%E7%A9%B6%E3%81%AB%E3%81%8A%E3%81%91%E3%82%8B%E3%82%B0%E3%83%A9%E3%83%95%E7%90%86%E8%AB%96%E3%81%AE%E5%9F%BA%E7%A4%8E_%E7%94%9F%E7%90%86%E5%BF%83%E7%90%86.pdf?dl=0

というわけで，総説のつもりがテクニカルレポートになってしまったモノの成れの果て。
数式を使わずにグラフ理論の各指標の説明にチャレンジしてみた。
生理心理に採択されたけど，雑誌に載るのはかなり先なので著者最終稿を置いておく。
誤脱が多くレビュワーの先生には迷惑をおかけしました。すいません。

cocoa

大人の事情で作ったツールだけど，迷惑はかけないようにちまっとバグ修正。
テンプレートにAAL2を追加。

環境によっては動いたり動かなかったりするみたい。

玄人さんは自分でやったほうが安全安心。

マカクのデータも処理できるように格闘中。

https://www.dropbox.com/s/2hwj2tteru2ywcp/cocoa.zip?dl=0

AAL2.niiの改良

AAL2R.nii
https://www.dropbox.com/s/5ke7rbyff3hrbpl/aal2R.nii?dl=0

AAL2R.txt
https://www.dropbox.com/s/mtse0vs3rf9czi1/aal2R.txt?dl=0

AAL2.niiはROIを分ける数値が2001から始まり，しかも+1ステップではなく，なにやらよくわからない法則で数値が割り当てられています。
CONNとかのツールボックスで使うときにいろいろめんどくさいので，ROIの数値を1から増加1で振り直しました。
せっかくなのでアップしときます。

安静時機能的結合は進行する認知機能と解剖学的結合によるゆらぎのどちらを反映するか？

Signature of consciousness in the dynamics of resting-state brain activity.
Barttfeld P, Uhrig L, Sitt JD, Sigman M, Jarraya B, Dehaene S.
Proc Natl Acad Sci U S A. 2015 Jan 20;112(3):887-92. doi: 10.1073/pnas.1418031112. Epub 2015 Jan 5. Erratum in: Proc Natl Acad Sci U S A. 2015 Sep 15;112(37):E5219-20.

ちと前のだけど備忘録。
マカクのデータ。
答えはもちろん両方になるわけだが。

麻酔科で意識がないときには，解剖学的結合のパターンと機能結合パターンが類似。
意識があるときほど，そのパターンからの解離が大きくなる。
意識（認知？）ってのは，脳内で直接結合していないプロセスを統合する過程を内包するってことかな。
となるとやはりIIT。。。

ICAによるノイズ除去は個人レベル？集団レベル？

Artifact removal in the context of group ICA: A comparison of single-subject and group approaches.
Hum Brain Mapp. 2016 Mar;37(3):1005-1025
Authors: Du Y, Allen EA, He H, Sui J, Wu L, Calhoun VD

集団レベルのほうがいいじゃね？とのこと。

脳のイメージング

http://www.amazon.co.jp/gp/product/4320057937?ie=UTF8&tag=kyoritsu-22&linkCode=as2&camp=247&creative=1211&creativeASIN=4320057937

早速購入。
ざっくり目を通したところ，図が豊富でわかりやすい。
脳計測に関する教科書として使えます。
欲を言えば電子版が欲しかった。

DTI

fslを使ってDTIの結合行列を出すとこまでできた。
独学だときついが，Unix系OSに対する苦手感がすこしだけ和らいだ。
MacBookProでまる一日計算にかかったけどこんなもんなのかな。
ゴミ箱マックの購入を検討しよう。

半球間の同じ領域をつなぐ結合が出ていないので，
なんか間違ってる気がするけどよくわからない。。
別のヒトのデータでも試してミネバ。