CONN (функциональный набор инструментов для подключения)
 CONN (функциональный набор инструментов для подключения) | |
| Разработчик(и) | Лаборатория Габриэли. Институт Макговерна по исследованию мозга. Массачусетский технологический институт |
|---|---|
| Стабильная версия | 2021 |
| Операционная система | Microsoft Windows Linux Mac OS X |
| Тип | Анализ данных нейровизуализации |
| Лицензия | МОЯ лицензия |
| Веб-сайт | www www |
CONN — это на базе Matlab, кроссплатформенное программное обеспечение для обработки изображений предназначенное для расчета, отображения и анализа функциональных связей при фМРТ ( функциональная магнитно-резонансная томография ) в состоянии покоя и во время выполнения задачи.
CONN доступен в виде набора инструментов SPM , а также предварительно скомпилированных двоичных файлов для сред MacOS/Windows/Linux и доступен бесплатно для некоммерческого использования.
Функциональность
[ редактировать ]CONN включает в себя удобный графический интерфейс для управления всеми аспектами функционального анализа соединений. [1] включая предварительную обработку функциональных и анатомических объемов, [2] устранение предметного движения и физиологического шума, [3] очистка выбросов, [4] на уровне населения оценка множественных показателей связности и сетей, а также проверка гипотез . Кроме того, конвейер обработки также можно автоматизировать с помощью пакетных сценариев.
Предварительная обработка и шумоподавление
[ редактировать ]Конвейер предварительной обработки CONN включает этапы, предназначенные для оценки и коррекции эффектов, возникающих в результате движения объекта внутри сканера (перестройка), исправления пространственных искажений из-за неоднородностей магнитного поля (коррекция искажений восприимчивости), коррекции временного несовпадения между срезами (коррекция времени срезов), выявляйте потенциальные изображения с выбросами в рамках каждого сеанса сканирования (идентификация выбросов), классифицируйте различные типы тканей по анатомии каждого субъекта (сегментация) или выравнивайте функциональные и анатомические данные по разным объектам (функциональная или анатомическая нормализация). [5] Кроме того, ЖИРНЫЙ сигнал в белом веществе и желудочках можно использовать для характеристики потенциальных источников движения и физиологического шума, а совокупный эффект этих и других источников шума можно удалить из функциональных данных, чтобы повысить надежность мер функциональной связи. [6]
Оценка функциональной связности
[ редактировать ]CONN вычисляет множество показателей функциональной связности, включая коэффициенты корреляции Пирсона, преобразованные Фишером , между ЖИРНЫМИ временными рядами из разных областей интереса (ROI), а также с каждым вокселем в мозгу. Он также может оценить связанную с задачей модуляцию силы функциональной связи внутри сканера с использованием взвешенной общей линейной модели, а также обобщенных психофизиологического взаимодействия моделей . В дополнение к свойствам отдельных соединений, свойства более крупных сетей связи также можно анализировать с помощью теоретических мер графов , анализа независимых компонентов и других мер сетевого уровня. [7]
Групповой анализ
[ редактировать ]CONN поддерживает статистические выводы о свойствах функциональной связности популяции на основе наблюдаемых свойств отдельных субъектов в меньшей выборке, используя структуру многомерной общей линейной модели и статистику теста отношения правдоподобия . [8] Анализы, которые объединяют измерения функциональной связности из нескольких ROI или вокселей, также включают дополнительные поправки для множественных сравнений , такие как коэффициент ложного обнаружения , параметрические методы, основанные на теории непрерывных случайных полей , [9] и непараметрическая статистика на уровне кластера. [10]
История
[ редактировать ]CONN написан Альфонсо Ньето-Кастаноном . Его поддержали лаборатории Габриэли и лаборатория Ev Lab в Массачусетском технологическом институте , лаборатория Гюнтера в Бостонском университете и лаборатория PEN в Северо-Восточном университете . [11] Первый выпуск CONN состоялся в 2011 году, и до сих пор каждый год выпускается примерно один крупный новый выпуск.
Влияние
[ редактировать ]С момента выпуска CONN был скачан более 100 000 раз. [12] и он цитировался более чем в 3500 публикациях. [13] Он включен в Национальным институтом финансируемый здравоохранения (NIH). список 10 лучших инструментов и ресурсов в области нейровизуализации, [14] а форум NITRC на сегодняшний день проиндексировал более 10 000 сообщений о поддержке программного обеспечения от разработчиков и сообщества CONN. [15]
См. также
[ редактировать ]- Статистическое параметрическое картографирование (СПМ)
- Функциональная связь
- Список функционального программного обеспечения для подключения
- Нейровизуализация
- Список программного обеспечения для нейровизуализации
Ссылки
[ редактировать ]- ^ Уитфилд-Габриэли, С; Ньето-Кастанон, А (2012). «Conn: набор инструментов функционального подключения для коррелированных и антикоррелированных сетей мозга». Мозговое соединение . 2 (3): 125–41. дои : 10.1089/brain.2012.0073 . ПМИД 22642651 .
- ^ Ньето-Кастанон, А. (2020). Справочник по методам фкМРТ в CONN . Бостон, Массачусетс: Hilbert Press. ISBN 978-0-578-64400-4 .
- ^ Бехзади, Ю; Рестом, К; Лиау, Дж; Лю, Т.Т. (2007). «Компонентный метод коррекции шума (CompCor) для BOLD и фМРТ на основе перфузии» . НейроИмидж . 37 (1): 90–101. doi : 10.1016/j.neuroimage.2007.04.042 . ПМК 2214855 . ПМИД 17560126 .
- ^ Пауэр, Джей Ди; Барнс, Калифорния; Снайдер, Аризона; Шлаггар, БЛ; Петерсен, SE (2012). «Ложные, но систематические корреляции в функциональных связях сетей МРТ возникают из-за движения объекта» . НейроИмидж . 59 (3): 2142–54. doi : 10.1016/j.neuroimage.2011.10.018 . ПМЦ 3254728 . ПМИД 22019881 .
- ^ Ньето-Кастанон, А. (2020). Справочник по методам фкМРТ в CONN . Бостон, Массачусетс: Hilbert Press. ISBN 978-0-578-64400-4 .
- ^ Чай, XJ; Ньето-Кастанон, АН; Онгур, Д.; Уитфилд-Габриэли, С (2012). «Антикорреляции в сетях состояний покоя без глобальной регрессии сигнала» . НейроИмидж . 59 (2): 1420–1428. doi : 10.1016/j.neuroimage.2011.08.048 . ПМК 3230748 . ПМИД 21889994 .
- ^ [1] меры функциональной связи
- ^ [2] Общая статистика линейной модели
- ^ Уорсли, К.Дж.; Эванс, AC; Марретт, С.; Нилин, П. (ноябрь 1992 г.). «Трехмерный статистический анализ исследований активации CBF в человеческом мозге» . Журнал церебрального кровотока и метаболизма . 12 (6): 900–918. дои : 10.1038/jcbfm.1992.127 . ISSN 0271-678X . ПМИД 1400644 .
- ^ [3] выводы на уровне кластера
- ^ [4] Веб-сайт набора инструментов CONN
- ^ [5] Статистика загрузок панели инструментов CONN
- ^ [6] Цитаты из Google Scholar
- ^ [7] Самые популярные инструменты и ресурсы NITRC.
- ^ [8] Статистика форума NITRC