请教几个问题！

Submitted by yylhx on

1. positive  functional connectivity 和 coactivation 是不是同一个意思呢？

2. 在resting-state，以正常人丘脑做ROI，发现与其呈现 positive  functional connectivity 的脑区有PCC ,顶下小叶， d ACC, rACC （z>0 部分）等，而呈现negative functional connectivity 连接的脑区有 middle occipital gyrus /lingual gyrus，precuneus lobe ，顶上小叶，vACC, vMPFC, 直回等区域。现在没有找到文献来解释这个结果。而且同属DMN的 PCC，顶下小叶和 precuneus lobe ，vACC, vMPFC 对丘脑的功能连接是反相的，觉得难以解释。


恳请各位老师指导。谢谢！
如果能有提供文献，真是不胜感激。

activation通常是指任务状态下的激活。functional connectivity通常指功能活动（时间序列）的同步性。
 
如果采取去除全脑平均时间序列的情况下，功能连接分析时必定会出现正连接和负连接，这个问题，在Birn的一篇文章中提到过。至于正连接与负连接，如果解释，的确没那么容易，这个问题，只能你自己读文献解决。具体到丘脑，我们只做过它与视觉区的功能连接（Zou et al., Human Brain Mapping）。
 
vACC与rACC的确有很大程度上的交叠，似乎没有非常权威的定义。

谢谢臧老师的指导！
那么co-activation我理解为共激活，不一定在时间上是同步的。是吗？ 我看有个文献把coactivation和functional connectivity基本等同起来说了。看来，两者的所指的状态还不是一样的。
另外，我们处理数据的时候一定要去除大脑平均时间序列吗？有很大的重要意义吗？我看2006年的文献，有的应该没有采取这一步，因为文章里没有分正负连接。
Low-frequency BOLD signal of the CMA was correlated with signal fluctuations in the prefrontal, cingulate, i nsular, premotor, motor, medial and inferior parietal cortices, putamen and thalamus, and anticorrelated with the default-mode network. 在这句话中，correlated就可以理解为正连接吧（是不是正连接就可以用这个词阐述呢？）而anticorrelated就是负连接吧？

您能推荐一本中文的关于讲处理数据的比较通俗的书吗？我也好好学习下，要不好多基本的概念还是整不很清晰。

关于Coactivation:的确有人把functional connectivity解释为coactivation，但不能说“等同”。在多数情况下，名词的具体定义并不是那么清楚，不必太在意。

却除全脑平均时间序列，是存在争议的，各有道理。文章里没有负连接，有可能是没有去除全脑平均时间序列。

anticorrelated一般的确是指负连接。

我不知道有没有fMRI数据处理的中文书。

谢谢，还有问题请教臧老师。
1。global trend ，global signal regression，remove global BOLD signal 是不是一样的，都是指“去全脑均值”？
2。At a global level, the average BOLD signal across all voxels in the brain is significantly correlated with much of gray matter, including the thalamus (Fox et al. 2009). 这句话是不是说全脑平均序列和许多灰质-包括丘脑显著相关? 那么如果我以丘脑做ROI，探查其功能连接的话，去不去大脑均值呢？
3。负连接一定是去大脑均值才产生的吗？不去的话会有吗？
4。相关分析的方法可以在选择两个ROI的情况下，只做这两个脑区的功能连接吗？
谢谢。

1、我认为这些概念是同一个意思。
2、我同意你对这句话的理解。但至于你进行丘脑功能连接分析时是否应该去除全脑均值，各有道理，并且，这个问题不局限于丘脑的功能连接。
3、不去除全脑均值，一般也会存在一定程度的负相关，但去除全脑均值之后会再明显。
4、可以。

请教老师
我的原始数据（dcm文件）转化后，产生的img文件的cluster是3.44×3.44×4.00mm
那么我如果用REST做功能连接，所做的ROI的cluster大小也必须是3.44×3.44×4.00mm的吗？

为什么在ReHo里面ROI的cluster选的是27voxels呢？这个27应该是表示ROI的cluster大小为3×3×3mm的吧？
谢谢!

你好！
这不是指cluster大小，而是体素大小。
通常做功能连接会基于normalize之后的图像，此时体素大小一般会重采样为3*3*3。
27是指该体素以及它周边的26个体素共同组成一个cluster。在视频的第二部分讲REST Slice Viewer时提到了面连接、边连接、角连接等概念，并有图示，建议查阅。

yylhx

Wed, 12/08/2010 - 13:17

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请问老师
ReHo是说成local intrinsic connectivity 好呢，还是local intrinsic activity 更确切？
谢谢！

ZangYF

Thu, 12/09/2010 - 04:36

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我觉得，ReHo反映了local synchronization，如果针对静息态fMRI，则是intrinsic，但同样可以用于分析任务状态，即evoked。属于local activity的一种表征方式。似乎很少有人用local connectivity这个词。采用linear correlation或ICA方法描述functional connectivity，实际上反映的也是functional synchronization。

感谢臧老师！ 还要请教 1 REST中 ALFF和ReHo都需要去全脑均值，为什么功能连接就不用了呢？都是探查脑静息的功能的啊 2 做FALFF不用滤波，因为要用低频段功率除以全频段功率，那怎么保证我们得到灰质数据的只是低频信号呢？ 谢谢！

这些问题非常非常好！ 是否需要除以全脑均值，我们并没有很大的把握。功能连接分析时，通常选择“去全脑趋势”，所以，某种程度上已经去除全脑的影响了，但这个问题，也是有争议的。 fALFF在单样本上t检验上可以非常清楚地显示Default mode network，但进行两组比较时，未必fALFF就比ALFF更好。并且，在TR比较长的情况下，ALFF滤波也并不能完全消除高频生理噪声的影响。

谢谢臧老师的鼓励和赐教。我对磁共振是一知半解，不过这个论坛办的很好。我在这里学到了不少东西。希望这个论坛越来越有影响力。 我是用xjview看数据统计后的结果。这个软件和便利。就是有一点，在display intensity的选only+和only-的界面，差异脑区cluster都是显示的暖色。我希望在看only-的时候，差异脑区的地方显示的是冷色而不是暖色，但是怎么调结果都是不满意。在选“all”的界面，到时有冷色的cluster，不过我希望能用pick cluster 的功能只显示一个脑区，这样更清楚些。但是按了pick cluster，cluster 就显示的是暖色了。 请教您我应该如何处理这个问题呢。 谢谢。

谢谢臧老师指教。 我有些不理解，为什么单独显示only+, only-或者pick cluster 会产生误导作用呢。是因为不光要看激活区的绝对性质还要看其相对性质呢？不过，我统计后的结果显示图，有好多白质的激活，这个很影响图片的效果，这也是我想单独显示灰质脑区的主要原因。 另，这个topic不在Resting-state fMRI topics界面中显示了，您最近的回复也没显示。我是通过邮件才看到。不知道为什么。

臧老师您好！ 我用ALFF方法做了一些研究，要写到博士论文中。但是对分析步骤的细节不是很明确，能不能请您指导下？谢谢！ 使用北京师范大学认知神经科学与国家重点实验室开发的REST V1.5 软件 (http://www.restfmri.net/forum/REST)计算ALFF值。预处理后，对fMRI数据使用线性回归方法剔除头动对信号带来的影响，包括三个方向的平移和三个方向的旋转。同时剔除常数项、线性漂移及全脑均值信号的波动。然后，对每个体素的时间序列进行带通滤波，带限范围为0.01-0.08 Hz (Fox et al. 2005; Greicius et al. 2003; Lowe et al. 1998)。减少低频漂移并过滤高频生理性噪声，如呼吸和心跳等(Biswal et al. 1995; Greicius et al. 2003)。接下来，逐体素对全脑信号强度的时间序列进行快速傅立叶变换（fast Fourier transform, FFT）（参数: 衰减百分数=0, FFT持续时间=最短)，转为频域功率谱，功率谱的峰下面积可视为信号的能量。因为给定的频率功率和时域中的原始时间序列频率成分幅度的平方成比例，将得到的功率谱进行开方，并计算每个体素在0.01-0.08Hz 频段内幅度的平均值。此平均值即被认为ALFF。ALFF值表示每一个体素自发活动的强弱，亦即BOLD信号变化的强度。将每个体素的ALFF值除以全脑平均ALFF值，得到标准化的ALFF 值。经过标准化ALFF的值在应在1.0左右。该标准化过程类似于PET研究中使用的程序(Raichle et al. 2001)。最后，使用MRIcro软件(Chris Rorden, http://www.psychology.nottingham.ac.uk/staff/cr1/mricro.html)(Smith 2002)和一套经过空间标准化的正常受试的三维T1图像制作一个大脑模板(mask)。该模板可筛除脑外的组织和背景。这样，全脑的平均ALFF值就可以仅在脑内进行计算。
Taxonomy upgrade extras
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