Using multivariate pattern analysis (MVPA) to determine learning related changes in structural brain connectivity with diffusion MRI

使用多元模式分析 (MVPA) 通过扩散 MRI 确定大脑结构连接的学习相关变化

基本信息

项目摘要

Memory depends on the interaction of brain-wide networks of memory systems. During learning, remodeling of synaptic connectivity is initiated. During following consolidation periods, further synaptic and systems modulations render the new memory stable and integrate it into existing networks. Recent developments in diffusion-weighted magnetic resonance imaging methods give indication that rapid structural changes induced by learning can be observed in humans in vivo. First studies and our own preliminary experiments have shown that changes in brain connectivity can be detected on a microstructural (grey matter) and macrostructural (white matter) level already after 60-90 min of learning. Studying learning-dependent changes thus provide a unique opportunity to investigate how brain structure gives rise to neural function and cognition. Because of the highly multivariate nature of connectivity data, we will adopt a machine learning approach (multivariate pattern analysis, MVPA) for statistical hypothesis testing. We already successfully implemented this method in high-density all-night sleep EEG data, and we will adapt experimental design, signal preprocessing, and feature selection to diffusion MRI data. We aim at investigating the local and network changes in brain connectivity following systems memory consolidation during the hours and days after learning. Particularly, we will look at the development of brain connectivity during sleep and wakefulness. Conversely, we will also investigate how the individual’s connectome predicts successful learning. Together, this project will allow us to determine the neurobiological relevance of brain structure for learning and memory, and at the same time advance the use of MVPA for hypothesis testing in highly multivariate data.
记忆依赖于大脑范围内记忆系统网络的相互作用。在学习过程中,突触连接的重塑开始了。在接下来的巩固期,进一步的突触和系统调制使新的记忆稳定,并将其整合到现有的网络中。扩散加权磁共振成像方法的最新发展表明,学习引起的快速结构变化可以在人体内观察到。最初的研究和我们自己的初步实验表明,在学习60-90分钟后,可以在微观结构(灰质)和宏观结构(白色物质)水平上检测到大脑连接的变化。因此,研究学习依赖性变化提供了一个独特的机会,以研究大脑结构如何引起神经功能和认知。由于连接数据的高度多变量性质,我们将采用机器学习方法(多变量模式分析,MVPA)进行统计假设检验。我们已经在高密度整夜睡眠EEG数据中成功地实现了这种方法,并且我们将调整实验设计,信号预处理和特征选择以扩散MRI数据。我们的目标是调查学习后数小时和数天内系统记忆巩固后大脑连接的局部和网络变化。特别是,我们将研究睡眠和清醒期间大脑连接的发展。相反,我们还将研究个体的连接体如何预测成功的学习。总之,这个项目将使我们能够确定大脑结构与学习和记忆的神经生物学相关性,同时推进MVPA在高度多变量数据中的假设检验。

项目成果

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