High-Frequency Resting State Connectivity fMRI

最近的一些研究使用了一种高速的核磁共振成像技术，这些技术已经检测到在频率较高的情况下处于休眠状态的连接。 以5赫兹的频率改变视觉功能，使大脑运动皮质的时空稳定性显著提高。 对应于低频率(&lt；0.1 GHz)的休眠状态和连通性。这种方法已经成为解决问题的潜在途径。 数据映射的主要限制是低频率和静止状态的连通性，例如对信号漂移的高灵敏度。 而长期的时间尺度对于区分两个主要的RSN来说是必要的。然而，其他一些研究使用的是较低的时间尺度。 解决方案一直以来都更加谨慎，因为没有消息来源或消息来源无法在网上复制可能的信号。 发现。在发表的研究中，没有一项研究确定了一种潜在的生物物理机制。 我们最近在大脑听觉大脑皮层检测到非常强的高频连接信号，这两种信号都出现在脑部。 健康的大脑控制着患有脑部肿瘤的患者的血液和血液，具有较高的敏感性和较高的空间特异性，接近这一水平。 传统的低频率休眠状态下的连通性，而不是使用高速多层板的回声体积成像技术(MEVI)。 (136毫秒的时间分辨率)创建并实现了一种基于种子的容错滑动窗口的相关性分析。 初步数据还将显示，其他几个主要移动RSN的高频连接速度加快，这与美国的情况一致。 之前的研究。我们假设，高频的连通性可能反映了快速的脑血管系统调节。 这种形成对比的机制将使一些新的临床应用成为可能，而这些应用在目前的技术方法学下是不可行的。 如改善对癫痫发作间期和致痫活动的深静脉来源的定位，以更好地指导手术和手术切除。 绘制与疾病相关的疾病异常图，有助于改善血管合规性。 这项研究的具体目标如下： (1)描述在健康的疾病控制中高频和连通性的主要生物物理机制。 相比之下，2D加速的Mevi和多频段的EPI分别为68ms和136ms，在12个健康的视频控制中。 在至少3天的特斯拉大会上，基于动脉自旋和标记技术的生物物理建模技术将不再用于校准的功能磁共振成像。 心脏搏动能力的提高最高可达到第三次谐波检测，从而将血管污染降至最低。 高频和连通性的门槛值将不会通过模拟医生和噪声之间的相关性来确定。 模特。 (2)明确糖尿病患者高频脑连接的生理基础和临床潜在危险。 脑肿瘤。我们将继续评估10名脑肿瘤患者的高频脑连接能力的生理基础。 脑肿瘤通过对大脑皮质病变相关移位区域的标测，将邻近区域连接到听觉中枢和感觉运动中枢。 连接性。然后，我们将比较其敏感度和特异度与基于任务的磁共振成像和核磁共振成像技术。 术中应用皮质脑电图术。 如果成功，这项新的研究项目将能够以更短的时间和规模实现神经网络活动和网络连接的映射。 比目前可行的更多，从而改善了功能结构连通性的时态和动力学特征。 增强通过将功能磁共振成像技术与脑电图仪和脑磁共振仪相结合而获得的更多时空信息，并提供信息。 关于主要的神经生理学机制，包括控制大脑的连通性和神经血管的连接。 提高了患者的耐受性，使其在变化不同、令人困惑的信号和运动时变得缓慢，这将为临床带来相当大的影响。 对调查人员的影响是难以对其人群进行成像，如癫痫、中风、帕金森氏症和血管疾病。 疾病。

Recent studies using high-­speed fMRI techniques have detected resting state connectivity at frequencies up  to  5  Hz  in  the  visual  and  the  motor  cortices  with  significantly  higher  spatial-­temporal  stability  than  the  corresponding low frequency (< 0.1 Hz) resting state connectivity. This approach has the potential for addressing  principal limitations of mapping low frequency resting state connectivity, such as high sensitivity to signal drifts  and  long  time  scales  necessary  for  separating  major  RSNs.  However,  other  studies  using  lower  temporal  resolution  have  been  more  cautious  regarding  the  possible  signal  sources  or  were  unable  to  replicate  the  findings. None of the published studies have identified a biophysical mechanism.  We  have  recently  detected  remarkably  strong  high  frequency  connectivity  in  the  auditory  cortex,  both  in  healthy controls and in patients with brain tumors, with sensitivity and spatial specificity that approaches that of  conventional low frequency resting state connectivity, using high-­speed multi-­slab echo-­volumar imaging (MEVI)  (136  ms  temporal  resolution)  and  a  confound-­tolerant  seed-­based  sliding  window  correlation  analysis.  Our  preliminary  data  also  show  high  frequency  connectivity  across  several  other  major  RSNs,  consistent  with  previous studies. We hypothesize that high frequency connectivity may reflect fast cerebrovascular regulation.  This contrast mechanism would enable novel clinical applications that are not feasible with current methodology,  such as improved localization of deep sources of inter-­ictal epileptogenic activity to guide surgical resection and  mapping of disease-­related abnormalities in vascular compliance.   The specific aims of this study are:  (1) Characterize  the  biophysical  mechanisms  of  high  frequency  connectivity  in  healthy  controls.  We  will  compare 2D-­accelerated MEVI with 68 ms TR and multi-­band EPI with 136 ms TR in 12 healthy controls  at 3 Tesla. Biophysical modeling based on arterial spin labeling will be used for calibrated fMRI. Filtering  of  cardiac  pulsatility  up  to  the  3rd  harmonic  will  minimize  blood  vessel  contamination.  The  detection  threshold for high frequency connectivity will be determined by simulating correlations in a Rician noise  model.  (2) Characterize the physiological basis and clinical potential of high-­frequency connectivity in patients with  brain tumors. We will assess the physiological basis of high-­frequency connectivity in 10 patients with  brain tumors adjacent to the auditory and sensorimotor cortex by mapping lesion-­related displacement of  connectivity.  We  will  then    compare  sensitivity  and  specificity  with  task-­based  fMRI  mapping  and  intra-­operative electrocorticography.  If successful, this research will enable mapping of neural activity and connectivity at much shorter time scales  than currently feasible, thus improving the characterization of the temporal dynamics of functional connectivity,  enhancing  the  spatial-­temporal  information  obtained  from  combining  fMRI  with  EEG  and  MEG  and  informing  about  the  neurophysiological  mechanisms  that  control  brain  connectivity  and  neurovascular  coupling.  The  improved  tolerance  to  slowly  varying  confounding  signals  and  head  movement  will  have  considerable  clinical  impact for investigating difficult to image populations, such as epilepsy, stroke, Parkinson’s disease and vascular  disease.