信号波动敏感性：一种用于优化静息态功能磁共振成像网络检测的改进指标
神经元与认知
2020-02-05 v1
摘要
无任务连接分析已成为功能神经成像中的有力工具。由于构成连接度量的互相关对时间序列的失真敏感，此处我们使用一种新型动态体模来提供类血氧水平依赖(BOLD)输入与fMRI输出之间动态保真度的基准真值。我们发现，无任务fMRI的事实上的质量指标——时间信噪比(tSNR)——与动态保真度呈负相关；因此，针对tSNR优化的研究实际上产生了表现出最大信号动态失真的时间序列。相反，该体模表明动态保真度可由一个度量合理近似，该度量与tSNR不同，将信号动态与扫描仪伪影分离开来。随后，我们在人类静息态数据上测试了该度量——信号波动敏感性(SFS)。正如体模所预测的，SFS（而非tSNR）与大脑默认模式网络内局部和长程连接敏感性的增强相关。
引用
@article{arxiv.1511.04345,
title = {Signal Fluctuation Sensitivity: an improved metric for optimizing detection of resting-state fMRI networks},
author = {D. J. DeDora and S. Nedic and P. Katti and S. Arnab and L. L. Wald and A. Takahashi and K. R. A. Van Dijk and H. H. Strey and L. R. Mujica-Parodi},
journal= {arXiv preprint arXiv:1511.04345},
year = {2020}
}
备注
27 pages, 4 figures, 2 tables. Contact Information: Lilianne R. Mujica-Parodi, Laboratory for Computational Neurodiagnostics, Department of Biomedical Engineering, Stony Brook University, Stony Brook, NY, [email protected] (www.lcneuro.org)