Prediction of individual brain maturity using fMRI.
Prediction of individual brain maturity using fMRI.
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DOI：
10.1126/science.1194144
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发表时间：
2010-09-10
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Schlaggar BL
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Dosenbach NU;Nardos B;Cohen AL;Fair DA;Power JD;Church JA;Nelson SM;Wig GS;Vogel AC;Lessov-Schlaggar CN;Barnes KA;Dubis JW;Feczko E;Coalson RS;Pruett JR Jr;Barch DM;Petersen SE;Schlaggar BL
组功能连接磁共振成像（fcMRI）研究已经证明了人类大脑功能成熟度在发育过程中的可靠变化。在这里，我们表明，基于支持向量机的多变量模式分析提取足够的信息，从fcMRI数据，使个人的大脑成熟度在整个发展的准确预测。使用来自238名典型发育志愿者（年龄7至30岁）的5分钟静息状态fcMRI数据，可以预测个体大脑成熟度作为功能连接成熟指数。由此产生的功能成熟曲线占样本方差的55%，并遵循非线性渐近生长曲线形状。预测个体大脑成熟度的最大相对贡献是由成年大脑主要功能网络之间的短程功能连接的减弱所做出的。
Group functional connectivity magnetic resonance imaging (fcMRI) studies have documented reliable changes in human functional brain maturity over development. Here we show that support vector machine-based multivariate pattern analysis extracts sufficient information from fcMRI data to make accurate predictions about individuals’ brain maturity across development. The use of only 5 minutes of resting-state fcMRI data from 238 scans of typically developing volunteers (ages 7 to 30 years) allowed prediction of individual brain maturity as a functional connectivity maturation index. The resultant functional maturation curve accounted for 55% of the sample variance and followed a nonlinear asymptotic growth curve shape. The greatest relative contribution to predicting individual brain maturity was made by the weakening of short-range functional connections between the adult brain’s major functional networks.
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影响因子：
5.7
作者：
Pereira F;Mitchell T;Botvinick M
通讯作者：
Botvinick M
影响因子：
16.2
作者：
Johnson, Jeffrey D.;McDuff, Susan G. R.;Rugg, Michael D.;Norman, Kenneth A.
通讯作者：
Norman, Kenneth A.
影响因子：
16.2
作者：
Bunge, SA;Dudukovic, NM;Gabrieli, JDE
通讯作者：
Gabrieli, JDE
DOI：
10.1073/pnas.98.2.676
发表时间：
2001-01-16
影响因子：
11.1
作者：
Raichle, ME;MacLeod, AM;Shulman, GL
通讯作者：
Shulman, GL
影响因子：
64.8
作者：
Shaw, P;Greenstein, D;Giedd, J
通讯作者：
Giedd, J