Bewertung der Leistung von Vorverarbeitungsmethoden für laminare Anwendungen
4. Mai 2022
Patricia Pais-Roldán, Seong Dae Yun and N. Jon Shah
Die Untersuchung der funktionellen Dynamik im Gehirn in Bezug auf die kortikale Tiefe und nicht auf die kortikale Region gewinnt aufgrund der Entwicklung neuer fMRI-Sequenzen, die verschiedene Kontraste mit hoher räumlicher Auflösung liefern können, zunehmend an Interesse. Von diesen Sequenzen sind Gradientenecho-Sequenzen (GE), die zur Messung von BOLD-Signalen (Blood-Oxygen-Level-dependent) verwendet werden, aufgrund ihrer geringeren spezifischen Absorptionsrate, ihres höheren Signal-Rausch-Verhältnisses und ihrer schnelleren Erfassung am vorteilhaftesten. Obwohl diese Sequenzen stabile funktionelle Bilder mit einer noch nie dagewesenen Abdeckung und Auflösung liefern, sind sie im Allgemeinen anfälliger für Feldinhomogenitäten. Wenn die resultierenden Bilder in einem laminaren Kontext analysiert werden sollen, um die Signalkontamination erheblich zu verringern, ist eine Vorverarbeitung erforderlich.
In dieser Arbeit wurde die Leistung der hochauflösenden GE BOLD fMRI, die mit zwölf verschiedenen Pipelines vorverarbeitet wurde, vor allem im Hinblick auf die Signallokalisierung sowohl im Ruhezustand als auch unter Aufgabenbedingungen bewertet. Es wurde keine neuartige Methode zur Vorverarbeitung verwendet, sondern eine Reihe von Bewertungen vorgenommen, um besser zu verstehen, wie die bestehenden Ansätze der GE-Daten für hochauflösende Anwendungen nutzen oder behindern.
Die Analyse zeigt, dass GE-Daten, die mit einer räumlichen Auflösung im Submillimeterbereich erfasst wurden, besonders empfindlich auf die Vorverarbeitung reagieren und routinemäßige glättungsfreie fMRI-Reinigungsmethoden mit kombinierter Phasenregression (zur Verringerung von Venenverzerrungen) die Definition von tiefenabhängigen Aktivierungsmustern deutlich verbessern.
Diese Ergebnisse werden genutzt, um die Erforschung der Konnektivität des Gehirns aus einer laminaren Perspektive weiter voranzutreiben.
Original Publikation: Pre-processing of sub-millimeter GE-BOLD fMRI data for laminar applications