Functional subdivision of group-ICA results of fMRI data collected during cinema viewing.
Functional subdivision of group-ICA results of fMRI data collected during cinema viewing.
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DOI：
10.1371/journal.pone.0042000
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发表时间：
2012
期刊：
影响因子：
3.7
通讯作者：
Hari R
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Pamilo S;Malinen S;Hlushchuk Y;Seppä M;Tikka P;Hari R
独立成分分析（伊卡）可以从功能磁共振成像（fMRI）数据中揭示功能脑网络。估计的组件的数量影响的空间格局的确定网络和他们的时间过程估计。在这里，组ICA应用于四个维度（10，20，40，和58个组件）的fMRI数据收集从15名受试者观看了15分钟的无声电影（“在陆地上”玛雅德伦）。我们重点讨论了背侧注意网络、默认模式网络和感觉运动网络。最低的维度表现出最突出的活动在背侧注意力网络，结合视觉领域，并在默认模式的网络;感觉运动网络只出现伊卡包括至少20个组件。结果表明，即使是非常低维的伊卡也可以解开最突出的功能连接的大脑网络。然而，增加组件的数量可以提供更详细的图片和功能上可行的主要网络细分。这些结果提高了我们对观看电影时大脑网络层次细分的理解，电影提供了嵌入在注意力引导叙事中的连续刺激。
Independent component analysis (ICA) can unravel functional brain networks from functional magnetic resonance imaging (fMRI) data. The number of the estimated components affects both the spatial pattern of the identified networks and their time-course estimates. Here group-ICA was applied at four dimensionalities (10, 20, 40, and 58 components) to fMRI data collected from 15 subjects who viewed a 15-min silent film (“At land” by Maya Deren). We focused on the dorsal attention network, the default-mode network, and the sensorimotor network. The lowest dimensionalities demonstrated most prominent activity within the dorsal attention network, combined with the visual areas, and in the default-mode network; the sensorimotor network only appeared with ICA comprising at least 20 components. The results suggest that even very low-dimensional ICA can unravel the most prominent functionally-connected brain networks. However, increasing the number of components gives a more detailed picture and functionally feasible subdivision of the major networks. These results improve our understanding of the hierarchical subdivision of brain networks during viewing of a movie that provides continuous stimulation embedded in an attention-directing narrative.
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影响因子：
4.8
作者：
Kiviniemi, Vesa;Starck, Tuomo;Tervonen, Osmo
通讯作者：
Tervonen, Osmo
影响因子：
4.8
作者：
Abou-Elseoud, Ahmed;Starck, Tuomo;Kiviniemi, Vesa
通讯作者：
Kiviniemi, Vesa
影响因子：
5.7
作者：
Fransson, Peter;Marrelec, Guillaume
通讯作者：
Marrelec, Guillaume
影响因子：
16.2
作者：
Hasson, Uri;Furman, Orit;Davachi, Lila
通讯作者：
Davachi, Lila
DOI：
10.1196/annals.1440.011
发表时间：
2008-01-01
期刊：
YEAR IN COGNITIVE NEUROSCIENCE 2008
影响因子：
--
作者：
Buckner, Randy L.;Andrews-Hanna, Jessica R.;Schacter, Daniel L.
通讯作者：
Schacter, Daniel L.