Akademik Veri Yönetim Sistemi
18. Ulusal Sinirbilim Kongresi, Ankara, Türkiye, 6 - 09 Kasım 2020, ss.203
GİRİŞ VE AMAÇ:Beynin içsel bağlantı ağları (ICN’ler), beyin bölgeleri arasında kan oksijenlenme seviyesine bağlı
(BOLD) sinyalin düşük frekanslı (0.01 - 0.1 Hz) dalgalanmalarında gözlemlenen zamansal korelasyonlarla tanımlanır
ve bu, belirli duyusal, motor veya bilişsel beyin ağlarına varsayımsal olarak karşılık gelen farklı uzamsal haritaları ortaya çıkarır. Her bir ağdaki uzamsal senkronizasyon örüntüsünü göz önünde bulundurarak başlıca ICN’lerin
spektral özelliklerini araştırdık.
YÖNTEM:Human Connectome Projesi’nden (Glasser ve diğerleri, 2013) 96 katılımcının (53 kadın) minimum ön işlenmiş MSMAll ICA-FIX temizlenmiş verilerini kullandık. Kortikal data Scheafer’in atlasına (400 parsel, 7 ağ) göre
parsellenmiştir (Scheafer ve diğerleri, 2018). Her ağ için, BOLD zaman serilerine uygulanan Welch yöntemi kullanılarak iki spektral kestirim hesaplanmıştır. Birincisi, ağdaki toplam gücün spektral dağılımına karşılık gelen, bir ağın
her bir parseli için kestirilen güç spektral yoğunluklarının ortalaması alınarak ve ikincisi, ağ içinde senkronizasyona
karşılık gelen tüm parsellerin ortalama zaman serilerinin güç spektral yoğunluğunun kestirimiyle elde edilmiştir.
Toplam güce göre senkronize güç oranını Uzamsal Senkronizasyon İndeksi (SSI) olarak tanımladık, ve küme kütle
permütasyonu ve ANOVA testleri ile 7 ağ arasında karşılaştırdık.
BULGULAR:Tüm frekans aralığındaki ANOVA, 3 ana ağ grubu arasında önemli ağ içi senkronizasyon farklılıkları
gösterdi [F (6,665) = 164.3, p <.01]: duyusal (görsel, somatomotor), dikkat (dorsal dikkat, ventral dikkat) ve üst düzey
bilişsel (varsayılan mod, kontrol ve limbik). Üst düzey bilişsel ağlar, duyusal ve dikkat ağlarına kıyasla önemli ölçüde
daha düşük SSI değerlerine sahipti. Küme kütle permütasyon testleri, iki dikkat ağının, özellikle 0,055 - 0,01 Hz aralığında birbirinden farklı olduğunu gösterdi.
TARTIŞMA VE SONUÇ:ICN’ler arasındaki farklı spektral senkronizasyon örüntüleri, ağların içsel mekanizmaları ve
ağlar arası ilişkiler hakkında yeni bilgiler sağlayabilir.
Anahtar Kelimeler: fMRI, Resting state Networks, Synchronization patterns