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Frequency Domain Connectivity Identification: An Application of Partial Directed Coherence in fMRI

SATO, Joao R.; TAKAHASHI, Daniel Y.; ARCURI, Silvia M.; Sameshima, Koichi; MORETTIN, Pedro A.; Baccala, Luiz Antonio
Fonte: WILEY-LISS Publicador: WILEY-LISS
Tipo: Artigo de Revista Científica
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36.73%
Functional magnetic resonance imaging (fMRI) has become an important tool in Neuroscience due to its noninvasive and high spatial resolution properties compared to other methods like PET or EEG. Characterization of the neural connectivity has been the aim of several cognitive researches, as the interactions among cortical areas lie at the heart of many brain dysfunctions and mental disorders. Several methods like correlation analysis, structural equation modeling, and dynamic causal models have been proposed to quantify connectivity strength. An important concept related to connectivity modeling is Granger causality, which is one of the most popular definitions for the measure of directional dependence between time series. In this article, we propose the application of the partial directed coherence (PDC) for the connectivity analysis of multisubject fMRI data using multivariate bootstrap. PDC is a frequency domain counterpart of Granger causality and has become a very prominent tool in EEG studies. The achieved frequency decomposition of connectivity is useful in separating interactions from neural modules from those originating in scanner noise, breath, and heart beating. Real fMRI dataset of six subjects executing a language processing protocol was used for the analysis of connectivity. Hum Brain Mapp 30:452-461...

From EEG to BOLD: Brain mapping and estimating transfer functions in simultaneous EEG-fMRI acquisitions

SATO, Joao R.; RONDINONI, Carlo; STURZBECHER, Marcio; ARAUJO, Draulio B. de; AMARO JR., Edson
Fonte: ACADEMIC PRESS INC ELSEVIER SCIENCE Publicador: ACADEMIC PRESS INC ELSEVIER SCIENCE
Tipo: Artigo de Revista Científica
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36.87%
Simultaneous acquisition of electroencephalography (EEG) and functional magnetic resonance imaging (fMRI) aims to disentangle the description of brain processes by exploiting the advantages of each technique. Most studies in this field focus on exploring the relationships between fMRI signals and the power spectrum at some specific frequency bands (alpha, beta, etc.). On the other hand, brain mapping of EEG signals (e.g., interictal spikes in epileptic patients) usually assumes an haemodynamic response function for a parametric analysis applying the GLM, as a rough approximation. The integration of the information provided by the high spatial resolution of MR images and the high temporal resolution of EEG may be improved by referencing them by transfer functions, which allows the identification of neural driven areas without strong assumptions about haemodynamic response shapes or brain haemodynamic`s homogeneity. The difference on sampling rate is the first obstacle for a full integration of EEG and fMRI information. Moreover, a parametric specification of a function representing the commonalities of both signals is not established. In this study, we introduce a new data-driven method for estimating the transfer function from EEG signal to fMRI signal at EEG sampling rate. This approach avoids EEG subsampling to fMRI time resolution and naturally provides a test for EEG predictive power over BOLD signal fluctuations...

An fMRI Normative Database for Connectivity Networks Using One-Class Support Vector Machines

SATO, Joao Ricardo; MARTIN, Maria da Graca Morais; FUJITA, Andre; MOURAO-MIRANDA, Janaina; BRAMMER, Michael John; AMARO JR., Edson
Fonte: WILEY-LISS Publicador: WILEY-LISS
Tipo: Artigo de Revista Científica
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36.84%
The application of functional magnetic resonance imaging (fMRI) in neuroscience studies has increased enormously in the last decade. Although primarily used to map brain regions activated by specific stimuli, many studies have shown that fMRI can also be useful in identifying interactions between brain regions (functional and effective connectivity). Despite the widespread use of fMRI as a research tool, clinical applications of brain connectivity as studied by fMRI are not well established. One possible explanation is the lack of normal pattern, and intersubject variability-two variables that are still largely uncharacterized in most patient populations of interest. In the current study, we combine the identification of functional connectivity networks extracted by using Spearman partial correlation with the use of a one-class support vector machine in order construct a normative database. An application of this approach is illustrated using an fMRI dataset of 43 healthy Subjects performing a visual working memory task. In addition, the relationships between the results obtained and behavioral data are explored. Hum Brain Mapp 30:1068-1076, 2009. (C) 2008 Wiley-Liss. Inc.

The impact of functional connectivity changes on support vector machines mapping of fMRI data

SATO, Joao Ricardo; MOURAO-MIRANDA, Janaina; MARTIN, Maria da Graca Morais; AMARO JR., Edson; MORETTIN, Pedro Alberto; BRAMMER, Michael John
Fonte: ELSEVIER SCIENCE BV Publicador: ELSEVIER SCIENCE BV
Tipo: Artigo de Revista Científica
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36.73%
Functional magnetic resonance imaging (fMRI) is currently one of the most widely used methods for studying human brain function in vivo. Although many different approaches to fMRI analysis are available, the most widely used methods employ so called ""mass-univariate"" modeling of responses in a voxel-by-voxel fashion to construct activation maps. However, it is well known that many brain processes involve networks of interacting regions and for this reason multivariate analyses might seem to be attractive alternatives to univariate approaches. The current paper focuses on one multivariate application of statistical learning theory: the statistical discrimination maps (SDM) based on support vector machine, and seeks to establish some possible interpretations when the results differ from univariate `approaches. In fact, when there are changes not only on the activation level of two conditions but also on functional connectivity, SDM seems more informative. We addressed this question using both simulations and applications to real data. We have shown that the combined use of univariate approaches and SDM yields significant new insights into brain activations not available using univariate methods alone. In the application to a visual working memory fMRI data...

Detection of Auditory Cortex Activity by fMRI Using a Dependent Component Analysis

ESTOMBELO-MONTESCO, Carlos A.; STURZBECHER, Marcio Jr.; BARROS, Allan K. D.; ARAUJO, Draulio B. de
Fonte: SPRINGER-VERLAG BERLIN Publicador: SPRINGER-VERLAG BERLIN
Tipo: Artigo de Revista Científica
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Functional MRI (fMRI) data often have low signal-to-noise-ratio (SNR) and are contaminated by strong interference from other physiological sources. A promising tool for extracting signals, even under low SNR conditions, is blind source separation (BSS), or independent component analysis (ICA). BSS is based on the assumption that the detected signals are a mixture of a number of independent source signals that are linearly combined via an unknown mixing matrix. BSS seeks to determine the mixing matrix to recover the source signals based on principles of statistical independence. In most cases, extraction of all sources is unnecessary; instead, a priori information can be applied to extract only the signal of interest. Herein we propose an algorithm based on a variation of ICA, called Dependent Component Analysis (DCA), where the signal of interest is extracted using a time delay obtained from an autocorrelation analysis. We applied such method to inspect functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI) data, aiming to find the hemodynamic response that follows neuronal activation from an auditory stimulation, in human subjects. The method localized a significant signal modulation in cortical regions corresponding to the primary auditory cortex. The results obtained by DCA were also compared to those of the General Linear Model (GLM)...

Variabilidade da atividades cerebral em resposta a estímulos vestibular e ocolomotor avaliada por fMRI; Variability of cerebral activity in response to vestibular and oculomotor stimuli evaluated by fMRI

Justina, Hellen Mathei Della
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 20/05/2005 Português
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36.9%
A avaliação da variabilidade inter-individual da atividade funcional é de grande importância na utilização da ressonância magnética funcional (fMRI) no contexto clínico. O objetivo principal desse estudo é analisar a variabilidade da ativação cerebral dos sistemas vestibular e oculomotor, através da fMRI em resposta à estimulação optocinética horizontal e aos movimentos de rastreio e sacade dos olhos. Para isso, imagens por ressonância magnética foram obtidas de vinte e três voluntários assintomáticos (treze para o estudo optocinético e dez para os estudos rastreio e sacade) em um scanner de 1.5 T Siemens (Magneton Vision) com seqüências do tipo EPI-BOLD. Os mapas estatísticos foram obtidos no programa Brain Voyager, utilizando o método Modelo Geral Linear. Encontramos ativação significante no córtex visual primário, ao longo do giro occipital médio e inferior, no giro temporal médio, superior e inferior, no giro pós- e pré-central, ao longo do giro frontal inferior, superior e médio, no giro supramarginal, no lobo parietal superior e inferior, na ínsula e no cíngulo anterior e posterior. Grupos de atividade também foram encontrados em estruturas subcorticais (putamen, globo pálido, corpo caloso e tálamo)...

Implementação de um sistema de localização espacial de regiões cerebrais em tempo real para aplicação de TMS por co-registro com fMRI; Implementation of a System for Real Time Space Localization of Cerebral Regions for TMS Application by MRI Co-Register

Peres, André Salles Cunha
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 11/04/2008 Português
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Nos últimos 20 anos tivemos um grande avanço na neurociência e nas técnicas de avaliação do sistema nervoso em humanos em uma tentativa inicial de compreensão de seu funcionamento. Colaboram com esse avanço técnicas como a eletroencefalografia (EEG), tomografia com-putadorizada (CT), tomografia por emissão de pósitron (PET), ressonância magnética funcional (fMRI), que geram mapas estatísticos de atividade cerebral, e a estimulação magnética transcrania-na (TMS), que se utiliza de pulsos de campo magnético, intensos e rápidos, de forma que a taxa de variação do fluxo magnético possa produzir uma estimulação cortical. No entanto a técnica de TMS ainda hoje utiliza parâmetros subjetivos para a determinação de um centro responsável por uma determinada atividade estimulada, os quais não possibilitam lo-calizar com precisão a região do córtex cerebral que está sendo estimulada por um pulso magnético. No intuito de eliminar essa subjetividade e estimularmos com precisão os centros de ativi-dade esse trabalho realiza um estudo do co-registro das técnicas de TMS e fMRI através de um neu-ronavegador que possibilita encontrar estruturas cerebrais sob uma determinada posição do escalpo. Inicialmente o estimulador foi caracterizado e um mapa de intensidade de campo magnético produ-zido pela bobina em forma de oito ou butterfly foi realizado por diferentes métodos. Em seguida um neuronavegador foi desenvolvido que permite fazer uma superposição das imagens de fMRI com o padrão de campos magnéticos produzido pela bobina. Pode-se variar a posição da bobina e observarem-se as regiões que provavelmente serão estimuladas pelo campo magnético. Com isso pode-se aperfeiçoar a estimulação. Para verificar a eficiência desse método estimulou-se o córtex motor de um grupo de 10 voluntários assintomáticos. O estímulo foi monitorado através de um eletromiógrafo posicionado no músculo abdutor do polegar da mão. Os resultados indicam que com o uso da neuronavegação foi possível estimular a região motora esperada em 100% dos voluntários estudados.; In the last 20 years we witnessed a great advance in neurosciences and evaluation techniques as an initial attempt for understanding of working principles of the human central nervous system Techniques such as electroencephalography (EEG)...

Dinâmica da alteração perfusional induzida por estado de apnéia utilizando fMRI; Dynamic of brain perfusion changes induced by breath-holding fMRI.

Andrade, Katia Cristine
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 30/05/2006 Português
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O mecanismo de contraste mais utilizado em imagens funcionais por ressonância magnética (functional Magnetic Resonance Imaging, fMRI), também conhecido por sinal BOLD (Blood Oxygenation Level Dependent) mede indiretamente a atividade neural, sendo sensível a mudanças no fluxo cerebral sangüíneo (Cerebral Blood Flow, CBF), na taxa cerebral metabólica do oxigênio (Cerebral Metabolic Rate of Oxygen, CMRO2) e no volume cerebral sanguíneo (Cerebral Blood Volume, CBV) e, em princípio, ele pode ser utilizado para mapear perfusão cerebral. Desse modo, o objetivo principal deste trabalho foi investigar, quantitativamente, alterações perfusionais no cérebro humano mapeadas pelas mudanças do sinal BOLD em resposta à indução transitória do estado de apnéia. Para isso, imagens por ressonância magnética foram obtidas através de um scanner de 1.5 T Siemens (Magneton Vision) com seqüências do tipo EPI-BOLD. Nesta pesquisa, foi analisada a influência da duração da apnéia no sinal BOLD. Observou-se, também, a diferença ocasionada no sinal em duas situações: apnéia iniciando-se após a inspiração ou após a expiração. Além disso, foi estudada a propagação deste sinal BOLD pelas diferentes regiões cerebrais. Por último...

Métodos clássicos  e alternativos para a análise de dados de fMRI e EEG-fMRI simultâneo em indivíduos assintomáticos, pacientes com epilepsia e com estenose carotídea; Classic and alternative methods for fMRI and simultaneous EEG-fMRI data analysis in asymptomatic subjects, patients with epilepsy and carotid stenosis

Sturzbecher, Marcio Junior
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Publicado em 10/05/2011 Português
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O mapeamento das respostas BOLD (Blood Oxygenation Level Dependent) constitui etapa importante nos experimentos de imagem funcional por ressonância magnética (Functional Magnetic Resonance Imaging fMRI) e de EEG-fMRI simultâneo. Em sua grande maioria, a análise de dados de fMRI e de EEG-fMRI está baseada no modelo linear geral (General Linear Model GLM), que procura localizar as respostas BOLD por meio de modelos definidos a priori. Porém, em muitos casos, como em pacientes, variações na forma e/ou atraso podem reduzir a confiabilidade dos resultados. Desse modo, o primeiro objetivo deste trabalho foi explorar métodos clássicos e propor novos métodos para análise de dados de fMRI e de EEG-fMRI simultâneo. Neste trabalho, um método modificado baseado na distância de Kullback-Leibler generalizada (dKLg) foi desenvolvido. Diferentemente do GLM, essa abordagem não requer um modelo para a resposta. Dados simulados foram utilizados para otimizá-lo e compará-lo ao GLM sob diferentes condições de resposta como a relação sinal ruído e a latência. Em seguida, o dKLg foi testado em dados reais, adquiridos em 14 voluntários assintomáticos, submetidos a tarefas motoras e auditivas padrões. Os resultados mostram a equivalência entre o dKLg e o GLM. Em seguida...

Em busca da região epileptiforme em pacientes com epilepsia do lobo temporal: métodos alternativos baseados em fMRI e EEG-fMRI; Searching for epileptiform region in patients with temporal lobe epilepsy: alternative methods based on fMRI and EEG-fMRI

Pastorello, Bruno Fraccini
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Publicado em 25/08/2011 Português
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A epilepsia do lobo temporal (ELT) é a forma mais comum de epilepsia e a mais resistente ao tratamento medicamentoso. Existem diversos tipos de drogas anti-epilépticas usadas no controle das crises. Entretanto, em alguns casos, esse tipo de tratamento não é eficaz e a cirurgia para remoção da zona epileptogênica (ZE) pode ser uma alternativa recomendada. A ZE é definida como aquela onde as crises são originadas. Trata-se de um conceito teórico e, atualmente, não existem técnicas capazes de delimitá-la precisamente. Na prática, exames de EEG, vídeo-EEG, MEG, SPECT, PET e diversas técnicas de MRI, em especial as funcionais, têm sido usados para mapear zonas relacionadas à ZE. Contudo, em alguns casos, os resultados permanecem não convergentes e a determinação da ZE inconclusiva. Desse modo, é evidente a importância do surgimento de novas metodologias para auxiliar a localização da ZE. Assim, pois, o objetivo deste trabalho foi desenvolver dois métodos para a avaliação da ZE, ambos baseados na imagem funcional por ressonância magnética. No primeiro, investigamos possíveis alterações da resposta hemodinâmica (HRF) quando da modulação da pressão parcial de CO2. Para tanto, fizemos um estudo sobre 22 pacientes com ELT e 10 voluntários assintomáticos modulando a pressão parcial de CO2 sanguíneo cerebral por um protocolo de manobra de pausa respiratória e outro de inalação passiva de CO2/ar. Os resultados mostram que o tempo de onset da HRF tende a ser maior e a amplitude da HRF tende a ser menor em áreas do lobo temporal de pacientes com ELT quando comparados com os dados de voluntários assintomáticos. Além disso...

Modelo autoregressivo vetorial com coeficientes variantes no tempo e aplicações em RMf; Vectorial autoregressive modelling with time-varying coefficients: applications to fMRI

Sato, João Ricardo
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Publicado em 22/06/2007 Português
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36.73%
Os avanços nas técnicas de neuroimagem, principalmente com o de- senvolvimento da ressonância magnética funcional (RMf), vem possibilitando um melhor compreendimento dos processos e mecanismos cerebrais. Este trabalho tem como objetivo o desenvolvimento de um modelo de conectividade dinâmico entre diversas áreas cerebrais útilzando dados de RMf. A modelagem dinâmica do fluxo de informação é realizada com a estimação dos parâmetros de um modelo autoregressivo multivariado com coeficientes variandos no tempo, baseado na projeçã o de funções em bases de ondaletas. Dessa forma, um método para estimação e a derivação de suas propriedades assintóticas são apresentados. Diversos conjuntos de simulações computacionais são realizados visando a avaliação do desempenho do método proposto. Por fim, são apresentadas aplicações do modelo de conectividade variante no tempo em dados de ressonância magnética funcional.; Advances in neuroimage technologies, mainly with the development of functional magnetic resonance imaging (fMRI), improve the comprehension of brain processes and mechanisms. The main goal of this work is the development of a time-varying connectivity model between many brain areas using fMRI datasets. The dynamic modelling of the information flow is related to the parameters estimation of a time-varying multivariate autoregressive process...

Avaliação por fMRI do córtex visual, motor e auditivo através de estimulação sensoriomotora e sonora em desportistas invisuais e desportistas sem deficiência visual

Correia, Catarina Andrade Teles de Viterbo
Fonte: Escola Superior de Tecnologia da Saúde de Lisboa Publicador: Escola Superior de Tecnologia da Saúde de Lisboa
Tipo: Dissertação de Mestrado
Publicado em //2014 Português
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Mestrado em Radiações Aplicadas às Tecnologias da Saúde - Ramo de especialização: Imagem por Ressonância Magnética; A Ressonância Magnética funcional (fMRI) é hoje uma ferramenta fundamental na investigação funcional do cérebro humano quer em indivíduos saudáveis quer em doentes com as mais diversas patologias. É um método de diagnóstico complexo que necessita de uma aplicação cuidada e rigorosa e uma compreensão dos mecanismos biofísicos a ele subjacentes, de modo a serem obtidos resultados fiáveis e com melhor aceitação clínica. O efeito dependente do nível de oxigenação do sangue (BOLD) é o método mais utilizado para medir e estudar a actividade cerebral e baseia-se nas alterações das propriedades magnéticas da molécula de hemoglobina do sangue. Esta investigação tem por objectivo principal verificar as diferentes respostas cerebrais, nas áreas da visão, audição e motora, em atletas de judo deficientes visuais e a sua comparação com judocas normovisuais As imagens foram adquiridas com recurso fMRI, realizada com o efeito BOLD, com diferentes paradigmas: sonoro, motor e sensório-motor. Foram estudados 12 atletas de judo, 6 com deficiência visual e 6 normovisuais. As imagens foram processadas com o auxílio do software FSL e mais propriamente com as seguintes ferramentas: MELODIC e FEAT (http://fsl.fmrib.ox.ac.uk/fsl/fslwiki/). Foi observada a activação do córtex visual em ambos os grupos de voluntários (atletas de judo deficientes visuais e normovisuais) quando receberam um estímulo verbal associado a uma acção motora. O que leva a concluir que a perda de visão não leva à permanente inactivação do córtex visual. A cegueira leva...

EEG spike source localization before and after surgery for temporal lobe epilepsy: a BOLD EEG-fMRI and independent component analysis study

Sercheli,M.S.; Bilevicius,E.; Alessio,A.; Ozelo,H.; Pereira,F.R.S.; Rondina,J.M.; Cendes,F.; Covolan,R.J.M.
Fonte: Associação Brasileira de Divulgação Científica Publicador: Associação Brasileira de Divulgação Científica
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: text/html
Publicado em 01/06/2009 Português
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36.79%
Simultaneous measurements of EEG-functional magnetic resonance imaging (fMRI) combine the high temporal resolution of EEG with the distinctive spatial resolution of fMRI. The purpose of this EEG-fMRI study was to search for hemodynamic responses (blood oxygen level-dependent - BOLD responses) associated with interictal activity in a case of right mesial temporal lobe epilepsy before and after a successful selective amygdalohippocampectomy. Therefore, the study found the epileptogenic source by this noninvasive imaging technique and compared the results after removing the atrophied hippocampus. Additionally, the present study investigated the effectiveness of two different ways of localizing epileptiform spike sources, i.e., BOLD contrast and independent component analysis dipole model, by comparing their respective outcomes to the resected epileptogenic region. Our findings suggested a right hippocampus induction of the large interictal activity in the left hemisphere. Although almost a quarter of the dipoles were found near the right hippocampus region, dipole modeling resulted in a widespread distribution, making EEG analysis too weak to precisely determine by itself the source localization even by a sophisticated method of analysis such as independent component analysis. On the other hand...

A preliminary fMRI study of a novel self-paced written fluency task: observation of left-hemispheric activation, and increased frontal activation in late vs. early task phases

Golestanirad, Laleh; Das, Sunit; Schweizer, Tom A.; Graham, Simon J.
Fonte: Frontiers Media S.A. Publicador: Frontiers Media S.A.
Tipo: Artigo de Revista Científica
Português
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36.79%
Neuropsychological tests of verbal fluency are very widely used to characterize impaired cognitive function. For clinical neuroscience studies and potential medical applications, measuring the brain activity that underlies such tests with functional magnetic resonance imaging (fMRI) is of significant interest—but a challenging proposition because overt speech can cause signal artifacts, which tend to worsen as the duration of speech tasks becomes longer. In a novel approach, we present the group brain activity of 12 subjects who performed a self-paced written version of phonemic fluency using fMRI-compatible tablet technology that recorded responses and provided task-related feedback on a projection screen display, over long-duration task blocks (60 s). As predicted, we observed robust activation in the left anterior inferior and medial frontal gyri, consistent with previously reported results of verbal fluency tasks which established the role of these areas in strategic word retrieval. In addition, the number of words produced in the late phase (last 30 s) of written phonemic fluency was significantly less (p < 0.05) than the number produced in the early phase (first 30 s). Activation during the late phase vs. the early phase was also assessed from the first 20 s and last 20 s of task performance...

Temporal and spatial properties of shape processing in the human visual cortex : combined fMRI and MEG adaptation; Zeitliche und räumliche Eigenschaften in der Objektverarbeitung im visuellen Cortex des Menschen : kombinierte fMRI und MEG-Adaptationsstudien

Huberle, Elisabeth
Fonte: Universidade de Tubinga Publicador: Universidade de Tubinga
Tipo: Dissertação
Português
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36.87%
Recent studies have shown that global information about shapes is processed in both early ventral (i.e. V1, V2, Vp, V4) and higher occipitotemporal visual areas (i.e. Lateral Occipital Complex/LOC). However, the temporal and spatial properties of shape processing across visual areas in the human brain are largely unknown. The present thesis addressed this question in a combined fMRI and MEG study, that made use of the complimentary spatial and temporal resolution of the two techniques. An event-related adaptation paradigm was applied, in which lower neural responses are observed for two identical than two different consecutivelypresented stimuli. The stimuli were shapes, that consisted of collinear Gabor elements. To investigate the temporal properties of shape processing, the interstimulus interval between the two consecutively-presented stimuli was manipulated (ISI: 100 vs. 400 msec). The results showed adaptation for both the short and the long ISI in the LOC, but only for the short ISI in early visual areas. Further, the spatial properties (Local vs. Global) were tested by changes in the local orientation of the Gabor elements or different global changes. Strong fMRI adaptation effects to local changes were observed in early visual areas (V1...

Die Wirkung experimentell induzierter Aggression auf Gehirn und Verhalten. Eine fMRI-Studie zur Darstellung Täter- und Empathie-assoziierter Areale bei kriminellen Psychopathen; The effect of experimentally induced aggression in human brain and behaviour.A fMRI-study to investigate offender- and empathy-associated brain activity in criminal psychopaths

Sewing, Sven
Fonte: Universidade de Tubinga Publicador: Universidade de Tubinga
Tipo: Dissertação
Português
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36.9%
Hintergrund: Exzessive und unangemessene Aggressivität im Rahmen von Gewalt-verbrechen und kriegerischen Auseinandersetzungen kann zum Teil auf neurobiologischer Ebene nachvollzogen werden. Besonders kriminelle Psychopathen zeichnen sich durch ein hohes Aggressionspotential und eine niedrige Hemmschwelle für derartige Gewaltdelikte aus. Bislang blieb es unversucht, bei diesem Probandenkreis innerhalb einer kernspin-tomographischen Untersuchung Aggression zu induzieren, um täter-, opfer- und empathie-assoziierte Gehirnareale zu identifizieren. Methode: Zur Aggressionsinduktion wurde ein kompetitives Reaktionszeitparadigma nach Giancola und Zeichner (1995) durchgeführt. Nach jedem gewonnenen Durchgang hatten die Probanden die Möglichkeit, einem Gegenspieler (instruierter Mitarbeiter) einen Strafreiz zu verabreichen. Filmsequenzen wurden eingespielt, um die Schmerzreaktion des Opfers zu visualisieren. In 42 von 80 Durchgängen verloren die Teilnehmer und mussten beobachten, wie der mutmaßliche Gegenspieler die Intensität der Bestrafung wählte. Psychometrische Variablen wurden erhoben, um Aspekte der Aggression und anderer psychopathischer Korrelate zu erfassen. fMRI-Daten während der gesamten Sequenz sollten der Identifi-zierung von Aktivierungsunterschieden in vorher definierten Gehirnarealen dienen. 8 Psycho-pathen (M = 40...

fMRI Pattern Classification using Neuroanatomically Constrained Boosting

Martínez-Ramón, Manel; Koltchinskii, Vladimir; Heileman, Gregory L.; Posse, Stefan
Fonte: Elsevier Publicador: Elsevier
Tipo: info:eu-repo/semantics/acceptedVersion; info:eu-repo/semantics/article Formato: application/pdf
Publicado em /07/2006 Português
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36.87%
Pattern classification in functional MRI (fMRI) is a novel methodology to automatically identify differences in distributed neural substrates resulting from cognitive tasks. Reliable pattern classification is challenging due to the high dimensionality of fMRI data, the small number of available data sets, interindividual differences, and dependence on the acquisition methodology. Thus, most previous fMRI classification methods were applied in individual subjects. In this study, we developed a novel approach to improve multiclass classification across groups of subjects, field strengths, and fMRI methods. Spatially normalized activation maps were segmented into functional areas using a neuroanatomical atlas and each map was classified separately using local classifiers. A single multiclass output was applied using a weighted aggregation of the classifier’s outputs. An Adaboost technique was applied, modified to find the optimal aggregation of a set of spatially distributed classifiers. This Adaboost combined the regionspecific classifiers to achieve improved classification accuracy with respect to conventional techniques. Multiclass classification accuracy was assessed in an fMRI group study with interleaved motor, visual, auditory...

Quantification of Inter-subject Variability in Human Brain and Its Impact on Analysis of fMRI Data

Tahmasebi , Amir
Fonte: Quens University Publicador: Quens University
Tipo: Tese de Doutorado
Português
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36.84%
In functional magnetic resonance imaging (fMRI) studies, inter-subject anatomical variability of the human brain has been a major challenge in finding reliable functional/anatomical correspondences. Assessment of brain-behavior relations involves a series of geometrical/statistical operations on brain images to minimize such inter-subject variability, so that group maps of brain activity relative to brain anatomy can be developed. Various methods of image registration, segmentation, and analysis have been proposed for mapping functional activity on to anatomical atlases of the brain. The two most common techniques that have been widely accepted and used by neuroimaging scientists are volume-based (VB) analysis using group registration methods and region-of-interest (ROI)-based methods using automated segmentation algorithms or macro/microanatomical probabilistic atlases for labeling. Nevertheless, the analysis results based on these techniques are significantly affected by the accuracy of the selected segmentation and/or registration methods. Furthermore, conventional fMRI data analysis techniques (VB, and ROI-based methods) mainly rely on the assumption that brain processes are common and universal among individual humans; however...

Analyse par apprentissage automatique des réponses fMRI du cortex auditif à des modulations spectro-temporelles

Bouchard, Lysiane
Fonte: Université de Montréal Publicador: Université de Montréal
Tipo: Thèse ou Mémoire numérique / Electronic Thesis or Dissertation
Português
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36.94%
L'application de classifieurs linéaires à l'analyse des données d'imagerie cérébrale (fMRI) a mené à plusieurs percées intéressantes au cours des dernières années. Ces classifieurs combinent linéairement les réponses des voxels pour détecter et catégoriser différents états du cerveau. Ils sont plus agnostics que les méthodes d'analyses conventionnelles qui traitent systématiquement les patterns faibles et distribués comme du bruit. Dans le présent projet, nous utilisons ces classifieurs pour valider une hypothèse portant sur l'encodage des sons dans le cerveau humain. Plus précisément, nous cherchons à localiser des neurones, dans le cortex auditif primaire, qui détecteraient les modulations spectrales et temporelles présentes dans les sons. Nous utilisons les enregistrements fMRI de sujets soumis à 49 modulations spectro-temporelles différentes. L'analyse fMRI au moyen de classifieurs linéaires n'est pas standard, jusqu'à maintenant, dans ce domaine. De plus, à long terme, nous avons aussi pour objectif le développement de nouveaux algorithmes d'apprentissage automatique spécialisés pour les données fMRI. Pour ces raisons, une bonne partie des expériences vise surtout à étudier le comportement des classifieurs. Nous nous intéressons principalement à 3 classifieurs linéaires standards...

A wavelet-based estimator of the degrees of freedom in denoised fMRI time series for probabilistic testing of functional connectivity and brain graphs

Patel, Ameera X.; Bullmore, Edward T.
Fonte: Elsevier Publicador: Elsevier
Tipo: Article; published version
Português
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36.9%
This is the final version of the article. It was first available from Elsevier via http://dx.doi.org/10.1016/j.neuroimage.2015.04.052; Connectome mapping using techniques such as functional magnetic resonance imaging (fMRI) has become a focus of systems neuroscience. There remain many statistical challenges in analysis of functional connectivity and network architecture from BOLD fMRI multivariate time series. One key statistic for any time series is its (effective) degrees of freedom, df, which will generally be less than the number of time points (or nominal degrees of freedom, N). If we know the df, then probabilistic inference on other fMRI statistics, such as the correlation between two voxel or regional time series, is feasible. However, we currently lack good estimators of df in fMRI time series, especially after the degrees of freedom of the ?raw? data have been modified substantially by denoising algorithms for head movement. Here, we used a wavelet-based method both to denoise fMRI data and to estimate the (effective) df of the denoised process. We show that seed voxel correlations corrected for locally variable df could be tested for false positive connectivity with better control over Type I error and greater specificity of anatomical mapping than probabilistic connectivity maps using the nominal degrees of freedom. We also show that wavelet despiked statistics can be used to estimate all pairwise correlations between a set of regional nodes...