Network anticorrelations, global regression, and phase-shifted soft tissue correction.
Network anticorrelations, global regression, and phase-shifted soft tissue correction.
复制标题
网络的反相关，全局回归和相移的软组织校正。
DOI：
10.1002/hbm.21079
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发表时间：
2011-06
影响因子：
4.8
通讯作者：
Yurgelun-Todd, Deborah
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Anderson, Jeffrey S.;Druzgal, T. Jason;Lopez-Larson, Melissa;Jeong, Eun-Kee;Desai, Krishnaji;Yurgelun-Todd, Deborah
关键词：
同步低频BOLD波动中观察到可分离的大规模，分布式网络功能专业化。两个这样的网络，被称为任务积极网络（TPN）和任务消极网络（TNN），因为它们在认知要求高的任务中往往是活跃或不活跃的，在去除全局脑信号后，表现出可再现的静息BOLD波动的相关性。由于全局信号回归要求与给定种子区域相关的区域必须存在，因此尚不清楚这种相关关系是全局回归的伪影还是神经活动的内在属性。在这项研究中，我们从模拟数据中证明，虚假的关系，在任何两个网络作为其大小的线性函数的全球回归。使用实际的静息状态数据，我们还表明，无论是TPN和TNN成为与眼眶软组织时，包括在全球回归算法的相关性。最后，我们提出了一种使用相移软组织回归（PSTCor）的技术，该技术允许在没有全局回归的情况下改进全局生理伪影的校正，该全局回归显示出对全局回归的改进的解剖特异性，但没有显示出显著的网络拓扑关系。这些结果表明，观察到的TNN和TPN之间的关系可能是很大程度上或完全人为的休息状态。这些结果还意味着，归因于病理生理或行为状态的网络反关系差异可能是由于网络规模或招募的差异，而不是实际的反关系。
Synchronized low-frequency BOLD fluctuations are observed in dissociable large-scale, distributed networks with functional specialization. Two such networks, referred to as the task-positive network (TPN) and the task-negative network (TNN) because they tend to be active or inactive during cognitively demanding tasks, show reproducible anticorrelation of resting BOLD fluctuations after removal of the global brain signal. Because global signal regression mandates that anticorrelated regions to a given seed region must exist, it is unclear whether such anticorrelations are an artifact of global regression or an intrinsic property of neural activity. In this study, we demonstrate from simulated data that spurious anticorrelations are introduced during global regression for any two networks as a linear function of their size. Using actual resting state data, we also show that both the TPN and TNN become anticorrelated with the orbits when soft tissues are included in the global regression algorithm. Finally, we propose a technique using phase-shifted soft tissue regression (PSTCor) that allows improved correction of global physiological artifacts without global regression that shows improved anatomic specificity to global regression but does not show significant network anticorrelations. These results imply that observed anticorrelations between TNN and TPN may be largely or entirely artifactual in the resting state. These results also imply that differences in network anticorrelations attributed to pathophysiological or behavioral states may be due to differences in network size or recruitment rather than actual anticorrelations.
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DOI：
10.1073/pnas.0504136102
发表时间：
2005-07-05
影响因子：
11.1
作者：
Fox, MD;Snyder, AZ;Raichle, ME
通讯作者：
Raichle, ME
影响因子：
4.8
作者：
Birn, Rasmus M.;Murphy, Kevin;Bandettini, Peter A.
通讯作者：
Bandettini, Peter A.
影响因子：
6.6
作者：
Bluhm, Robyn L.;Miller, Jodi;Williamson, Peter
通讯作者：
Williamson, Peter
DOI：
10.3174/ajnr.a1789
发表时间：
2010-01
期刊：
AJNR. American journal of neuroradiology
影响因子：
--
作者：
Anderson JS;Lange N;Froehlich A;DuBray MB;Druzgal TJ;Froimowitz MP;Alexander AL;Bigler ED;Lainhart JE
通讯作者：
Lainhart JE
影响因子：
3.2
作者：
Greicius, MD;Menon, V
通讯作者：
Menon, V