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Dissertação

{en_GB=Characterization of physiological noise in resting state fMRI data at 7T} {} EVALUATED

Detalhes: {pt=O crescente interesse da comunidade científica pelas técnicas de ressonância magnética funcional em repouso (rs-fMRI) e o desenvolvimento de novos sistemas de aquisição utilizando campos magnéticos de alta amplitude, capazes de adquirir integralmente imagens do cérebro com alta resolução e sensibilidade, levaram a descobertas importantes na área da conectividade cerebral. As medições de conectividade no cérebro dependem da actividade neuronal síncrona entre diferentes regiões do cérebro pelo que qualquer mecanismo com uma origem não-neuronal poderá potencialmente introduzir fluctuações na conectividade registada. Por este motivo, a necessidade de caracterizar de forma precisa as diferentes fontes de ruído no cérebro tornou-se uma prioridade. O presente trabalho tem como objectivo estender o conhecimento sobre este assunto através de uma caracterização das principais fontes de ruído fisiológico, por um lado, a nível global e, por outro, em estruturas específicas no cérebro. Com este objectivo em mente, um processo de optimização por análise de modelos encadeados com recurso ao General Linear Model (GLM), utilizando diferentes técnicas estabelecidas na literatura e de estado de arte, foi desenvolvido. Neste trabalho são sugeridas directrizes para a extracção precisa dos regressores a incluir no modelo, sustentadas pelos resultados aqui obtidos em dados de rs-fMRI adquiridos a 7T. Trabalho futuro envolverá a investigação dos efeitos da correcção fisiológica obtida na indentificação e análise de redes de repouso., en=An increasing interest exists in the scientific community in studying functional brain networks measured by resting-state fMRI (rs-fMRI). The development of new fMRI acquisition techniques at ultra-high-field (7 Tesla), that allow full brain coverage with high sensitivity and spatial resolution, promises to provide significant insights into functional brain networks. Because measuring functional brain connectivity is based on the detection of synchronous neuronal activity between different regions, non-neuronal mechanisms producing correlated signal fluctuations will be reflected on the connectivity measurements. The characterization and removal of these spurious sources, most often referred to as physiological noise, has therefore become a major subject of concern, especially when going to ultra-high-field strengths where their contribution is significantly increased. This work aims to quantitatively characterize the correlated, physiological noise fluctuations in whole-brain, 1 mm3-resolution rs-fMRI data collected from a group of healthy participants at 7 Tesla, both at a whole-brain level and at a more specific, region-based, tier. To that end, a nested-model general linear modeling (GLM) optimization approach was employed, which combines and compares a number of different well-established and promising techniques to model the main sources of physiological noise in the rs-fMRI signal. We compared different methods for modelling correlated, physiological noise fluctuations in rs-fMRI data collected at 7 Tesla, and propose an optimal methodology that explains maximum signal variance. Future work will investigate the effects of the improved physiological noise correction on the identification and analysis of resting-state networks.}
Keywords: {pt=Ressonância magnética funcional, redes neuronais em repouso, conectividade cerebral, ruído fisiológico, RETROICOR, 7 Tesla, en=Functional magnetic resonance imaging, resting state networks, brain connectivity, physiological noise, RETROICOR, 7 Tesla}

Discussão: outubro 16, 2014, 11:0