Elucidating pathology and treatment mechanisms of stuttering from the viewpoint of attentional function through brain resting-state functional connectivity

通过大脑静息态功能连接从注意力功能角度阐明口吃的病理学和治疗机制

基本信息

批准号：
21K17542
负责人：
灰谷知純
金额：
$ 2.66万
依托单位：
Advanced Telecommunications Research Institute International (2022)National Rehabilitation Center for Persons with Disabilities (2021)
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

【MRIデータの前処理】本年度はfMRIデータの処理方法等についての知見を深め、より適切な解析についての見通しを立てた。本研究では、安静時機能的結合データを扱う際、脳表面の座標系の1つであるConnectivity Informatics Technology Initiative (CIFTI) フォーマットを用いることとした。CIFTIフォーマットを用いるためには、fmriprep-ciftifyという解析パイプラインを用いる必要があり、その準備を行った。具体的には、T1強調画像、T2強調画像、安静時機能画像をBrain Imaging Data Structure (BIDS) と呼ばれる脳データの保存形態に則って整理した。【統計解析手法の検討】2022年にNature誌に出版されたMarek et al.の高いインパクトを持つ研究において、安静時機能的結合性から行動特性を予測する際にサンプルサイズが小さいと統計学的なエラーを犯す確率が高く、適切な予測を行うには数千人単位のデータが必要であることが示された。本研究における吃音群のサンプルサイズが100程度であることを考えると、この論文の知見は本研究の科学的合理性に直接的に関連するものであり、このような統計学的な問題を解決する必要が生じた。そこで、心理学分野で広く用いられている分析手法である潜在変数モデルに着目し、安静時機能的結合性データを想定したシミュレーションを行うとともに、Human Connectome Projectが公開している1,000人以上のデータに対して当該モデルを用いた分析を行った。潜在変数モデルの特性や利点について調べることは、上記の統計学的な課題を解決するための一助となる。【介入法の検討】前年度に引き続き、吃音のある成人に対する心理的介入の系統的レビューとメタ解析を進めた。

[预处理MRI数据]今年，我们加深了有关如何处理fMRI数据的知识，并为更合适的分析创造了前景。在这项研究中，在处理静止功能结合数据时，我们决定使用连接信息技术计划（CIFTI）格式，该计划是脑表面坐标系之一。为了使用CIFTI格式，必须使用称为fmriprep-ciftify的分析管道，并进行了准备。具体而言，根据存储的脑数据的形式（称为脑成像数据结构（BIDS））组织了T1加权图像，T2加权图像和静止功能图像。 [统计分析方法的研究]一项在2022年在自然界发表的Marek等人产生很大影响的研究表明，在静止时预测功能连接性的行为特征时，较小的样本量是统计误差的很高可能性，需要数千人的数据才能做出适当的预测。考虑到本研究中口吃组的样本量约为100，本文的发现与本研究的科学合理性直接相关，因此有必要解决此类统计问题。因此，专注于潜在变量模型，即一种在心理学领域广泛使用的分析方法，我们基于静止功能连接数据进行了模拟，并使用该模型分析了人类ConnectMe项目发表的1,000多人的数据。检查潜在变量模型的属性和优势可以帮助解决上述统计挑战。 [考虑干预方法]从上一年开始，我们对口吃的成年人进行了系统的审查和荟萃分析。