Функциональная магнитно-резонансная томография

Функциональная магнитно-резонансная томография
Функциональная магнитно-резонансная томография
	Изображение фМРТ с желтыми областями, показывающее повышенную активность по сравнению с контрольным состоянием.
Цель	Измеряет активность мозга, обнаруживая изменения, связанные с кровотоком.

Функциональная магнитно-резонансная томография или функциональная МРТ ( фМРТ ) измеряет активность мозга, обнаруживая изменения, связанные с кровотоком . ^{[ 1 ]}^{[ 2 ]} Этот метод основан на том факте, что мозговой кровоток и активация нейронов связаны. Когда какая-то область мозга задействована, приток крови к этой области также увеличивается. ^{[ 3 ]}

В первичной форме фМРТ используется контраст , зависящий от уровня кислорода в крови (ЖИРНЫЙ шрифт). ^{[ 4 ]} открыто Сэйдзи Огавой в 1990 году. Это тип специализированного сканирования мозга и тела, используемый для картирования нейронной активности в головном или спинном мозге людей или других животных путем визуализации изменений кровотока ( гемодинамической реакции ), связанных с использованием энергии мозгом. клетки. ^{[ 4 ]} С начала 1990-х годов фМРТ стала доминировать в исследованиях по картированию мозга , поскольку она не предполагает использования инъекций, хирургического вмешательства, приема внутрь веществ или воздействия ионизирующего излучения. ^{[ 5 ]} Эта мера часто искажается шумом из различных источников; следовательно, для извлечения основного сигнала используются статистические процедуры. Результирующую активацию мозга можно графически представить с помощью цветового кодирования силы активации в мозге или в конкретной изучаемой области. Этот метод позволяет локализовать активность с точностью до миллиметров, но при использовании стандартных методов не лучше, чем в течение нескольких секунд. ^{[ 6 ]} Другими методами получения контраста являются мечение артериальных спинов. ^{[ 7 ]} и диффузионная МРТ . Диффузионная МРТ аналогична ЖИРНОЙ фМРТ, но обеспечивает контраст, основанный на величине диффузии молекул воды в мозге.

Помимо обнаружения ЖИРНЫХ реакций на активность, вызванную задачами или стимулами, фМРТ может измерять состояние покоя или состояние отрицательного задания, которое показывает базовую ЖИРНУЮ дисперсию испытуемых. Примерно с 1998 года исследования показали существование и свойства сети режима по умолчанию , функционально связанной нейронной сети видимых состояний покоя мозга .

фМРТ используется в исследованиях и, в меньшей степени, в клинической работе. Он может дополнять другие методы измерения физиологии мозга, такие как электроэнцефалография (ЭЭГ) и спектроскопия ближнего инфракрасного диапазона (NIRS). Исследуются новые методы, которые улучшают как пространственное, так и временное разрешение, и в них в основном используются биомаркеры, отличные от ЖИРНОГО сигнала. Некоторые компании разработали коммерческие продукты, такие как детекторы лжи, основанные на методах фМРТ, но считается, что исследования недостаточно развиты для широкого коммерческого использования. ^{[ 8 ]}

Обзор

Концепция фМРТ основана на более ранней технологии МРТ- сканирования и открытии свойств крови, богатой кислородом. При МРТ-сканировании головного мозга используется сильное, постоянное, статическое магнитное поле, выраженное в Тесла (Т), для выравнивания ядер в изучаемой области мозга. Затем применяется другое магнитное поле, градиентное поле, для пространственного определения местоположения различных ядер. Наконец, воспроизводится радиочастотный (РЧ) импульс, который подталкивает ядра к более высоким уровням намагниченности, причем эффект теперь зависит от того, где они расположены. Когда радиочастотное поле удаляется, ядра возвращаются в исходное состояние, а излучаемая ими энергия измеряется с помощью катушки, чтобы воссоздать положение ядер. Таким образом, МРТ обеспечивает статическое структурное представление вещества мозга. Основная идея фМРТ заключалась в том, чтобы расширить возможности МРТ для выявления функциональных изменений в мозге, вызванных активностью нейронов. Эту связь обеспечивают различия в магнитных свойствах артериальной (богатой кислородом) и венозной (бедной кислородом) крови. ^{[ 9 ]}

Исследователь проверяет изображения фМРТ. — Исследователь проверяет изображения фМРТ

С 1890-х годов было известно, что изменения кровотока и оксигенации крови в головном мозге (в совокупности известные как гемодинамика мозга ) тесно связаны с нейронной активностью. ^{[ 10 ]} Когда нейроны становятся активными, локальный приток крови к этим областям мозга увеличивается, и примерно через 2 секунды богатая кислородом (насыщенная кислородом) кровь вытесняет кровь, обедненную кислородом (дезоксигенированную). Оно достигает пика в течение 4–6 секунд, а затем возвращается к исходному уровню (и обычно немного ниже этого уровня). Кислород переносится молекулой гемоглобина в эритроцитах . Дезоксигенированный гемоглобин (dHb) более магнитен ( парамагнитен ), чем оксигенированный гемоглобин (Hb), который практически устойчив к магнетизму ( диамагнитен ). Эта разница приводит к улучшению МР-сигнала, поскольку диамагнитная кровь меньше мешает магнитному МР-сигналу. Это улучшение можно отобразить, чтобы показать, какие нейроны активны в данный момент. ^{[ 11 ]}

История

Майкл Фарадей первым заметил, что засохшая кровь не обладает магнитными свойствами и «необходимо попробовать недавнюю жидкую кровь». в дневнике от 8 ноября 1845 года. Это цитируется у Полинга и Кориелла (1945).

В конце 19 века Анджело Моссо изобрел «баланс кровообращения человека», который мог неинвазивно измерять перераспределение крови во время эмоциональной и интеллектуальной деятельности. ^{[ 12 ]} кратко упомянул Однако, хотя Уильям Джеймс в 1890 году, детали и точная работа этого баланса, а также эксперименты, проведенные с ним Моссо, оставались в значительной степени неизвестными до недавнего открытия оригинального инструмента, а также отчетов Моссо Стефано Сандроне и его коллег. ^{[ 13 ]} Анджело Моссо исследовал несколько важнейших переменных , которые до сих пор актуальны в современной нейровизуализации, таких как « отношение сигнал/шум », правильный выбор экспериментальной парадигмы и необходимость одновременной регистрации различных физиологических параметров . ^{[ 13 ]} Рукописи Моссо не предоставляют прямых доказательств того, что весы действительно были способны измерять изменения в мозговом кровотоке вследствие когнитивных функций . ^{[ 13 ]} однако современная реплика, выполненная Дэвидом Т. Филдом ^{[ 14 ]} теперь продемонстрировал — используя современные методы обработки сигналов, недоступные Моссо, — что балансовый аппарат этого типа способен обнаруживать изменения в объеме мозговой крови, связанные с когнитивными способностями. ^{[ нужна ссылка ]}

В 1890 году Чарльз Рой и Чарльз Шеррингтон впервые экспериментально связали функцию мозга с его кровотоком в Кембриджском университете . ^{[ 15 ]} Следующим шагом к решению вопроса о том, как измерить приток крови к мозгу, стало открытие Лайнуса Полинга и Чарльза Кориелла в 1936 году, что богатая кислородом кровь с Hb слабо отталкивается магнитными полями, в то время как обедненная кислородом кровь с dHb притягивается к магнитному полю. поле, хотя и в меньшей степени, чем ферромагнитные элементы, такие как железо. Сейджи Огава из AT&T Bell Labs признал, что это можно использовать для дополнения МРТ, которая может изучать только статическую структуру мозга, поскольку различные магнитные свойства dHb и Hb, вызванные притоком крови к активированным областям мозга, могут вызвать измеримые изменения в мозге. Сигнал МРТ. ЖИРНЫМ шрифтом обозначен МРТ-контраст dHb, открытый в 1990 году Огавой. В плодотворном исследовании 1990 года, основанном на более ранней работе Тулборна и др., Огава и его коллеги сканировали грызунов в сильном магнитном поле (7,0 Тл ) МРТ. Чтобы манипулировать уровнем кислорода в крови, они изменили долю кислорода, вдыхаемого животными. Когда эта пропорция снизилась, на МРТ появилась карта кровотока в мозге. Они проверили это, поместив пробирки с насыщенной кислородом или дезоксигенированной кровью и создав отдельные изображения. Они также показали, что изображения градиентного эха, которые зависят от формы потери намагниченности, называемой T ₂^* распад, создал лучшие изображения. Чтобы показать, что эти изменения кровотока связаны с функциональной активностью мозга, они изменили состав воздуха, которым дышат крысы, и сканировали его, одновременно отслеживая активность мозга с помощью ЭЭГ. ^{[ 16 ]} Первую попытку обнаружить региональную активность мозга с помощью МРТ предприняли Белливо и его коллеги. ^{[ 17 ]} в Гарвардском университете с использованием контрастного вещества Магневист, парамагнитного вещества, остающегося в кровотоке после внутривенной инъекции. Однако этот метод не популярен при фМРТ человека из-за неудобства инъекции контрастного вещества и того, что агент остается в крови лишь на короткое время. ^{[ 18 ]}

Три исследования 1992 года были первыми, в которых изучалось использование контраста BOLD на людях. Кеннет Квонг и его коллеги, используя последовательность эхо-планарной визуализации (EPI) как с градиентным эхо, так и с инверсионным восстановлением при напряженности магнитного поля 1,5 Тл, опубликовали исследования, показывающие явную активацию зрительной коры человека . ^{[ 19 ]} Таким образом, команда из Гарварда показала, что как кровоток, так и объем крови локально увеличиваются при активности нервной ткани. Огава и Угурбил провели аналогичное исследование с использованием более сильного магнитного поля (4,0 Тл) в лаборатории Угурбила в Университете Миннесоты, создав изображения с более высоким разрешением, которые показали, что активность в основном соответствует серому веществу мозга, как и следовало ожидать; кроме того, они показали, что сигнал фМРТ зависит от снижения Т2*, что соответствует механизму BOLD. Распад T2* вызван тем, что намагниченные ядра в объеме пространства теряют магнитную когерентность (поперечную намагниченность) как из-за столкновения друг с другом, так и из-за различий в напряженности магнитного поля в разных местах (неоднородность поля из-за пространственного градиента). Бандеттини и его коллеги использовали EPI при 1,5 Тл, чтобы продемонстрировать активацию первичной моторной коры — области мозга на последней стадии схемы, контролирующей произвольные движения. Магнитные поля, последовательности импульсов, а также процедуры и методы, использованные в этих ранних исследованиях, до сих пор используются в современных исследованиях с помощью фМРТ. Но сегодня исследователи обычно собирают данные из большего количества срезов (используя более сильные магнитные градиенты), а также предварительно обрабатывают и анализируют данные, используя статистические методы. ^{[ 20 ]}

Физиология

Мозг не хранит много глюкозы, основного источника энергии. Когда нейроны становятся активными, для возвращения их в исходное состояние поляризации требуется активная перекачка ионов через мембраны нейрональных клеток в обоих направлениях. Энергия для этих ионных насосов в основном производится из глюкозы. Больше крови поступает и транспортирует больше глюкозы, а также приносит больше кислорода в виде молекул оксигенированного гемоглобина в эритроцитах. Это происходит как из-за более высокой скорости кровотока, так и из-за расширения кровеносных сосудов. Изменение кровотока локализуется в пределах 2–3 мм от места активности нейронов. Обычно приносимого кислорода больше, чем кислорода, потребляемого при сжигании глюкозы (еще не установлено, является ли большая часть потребления глюкозы окислительным), и это вызывает чистое снижение уровня дезоксигенированного гемоглобина (dHb) в кровеносных сосудах этой области мозга. Это изменяет магнитные свойства крови, уменьшая ее влияние на намагниченность и ее возможный распад, вызванный процессом МРТ. ^{[ 21 ]}

Мозговой кровоток (МЦК) по-разному соответствует потребленной глюкозе в разных областях мозга. , происходит больший приток, чем потребление глюкозы Первоначальные результаты показывают, что в таких регионах, как миндалевидное тело , базальные ганглии , таламус и поясная кора , которые задействованы для быстрых реакций. В областях, которые более совещательны, таких как латеральные лобные и латеральные теменные доли, кажется, что входящий поток меньше, чем потребление. Это влияет на чувствительность BOLD. ^{[ 22 ]}

Гемоглобин по-разному реагирует на магнитные поля в зависимости от того, имеет ли он связанную молекулу кислорода. Молекула dHb больше притягивается к магнитным полям. Следовательно, он искажает окружающее магнитное поле, индуцированное МРТ-сканером, в результате чего ядра там быстрее теряют намагниченность через Т ₂^* разлагаться. Таким образом, последовательности МР-импульсов, чувствительные к Т ₂^* показывать больше МР-сигнала там, где кровь сильно насыщена кислородом, и меньше там, где это не так. Этот эффект возрастает пропорционально квадрату напряженности магнитного поля. Следовательно, сигнал фМРТ требует как сильного магнитного поля (1,5 Тл или выше), так и последовательности импульсов, такой как EPI, которая чувствительна к T _{2 .}^* контраст. ^{[ 23 ]}

Физиологическая реакция кровотока во многом определяет временную чувствительность, то есть то, насколько точно мы можем измерить активность нейронов с помощью ЖИРНОЙ фМРТ. Основной параметр временного разрешения (время выборки) обозначается TR; ТР определяет, как часто конкретный участок мозга возбуждается и теряет намагниченность. TR могут варьироваться от очень коротких (500 мс) до очень длинных (3 с). В частности, для фМРТ гемодинамический ответ длится более 10 секунд, мультипликативно нарастая (то есть пропорционально текущему значению), достигая максимума в период от 4 до 6 секунд, а затем мультипликативно падает. Изменения в системе кровотока, сосудистой системе с течением времени интегрируют реакции на активность нейронов. Поскольку этот отклик представляет собой плавную непрерывную функцию, выборка с использованием все более быстрых TR не помогает; это просто дает больше точек на кривой отклика, которые в любом случае можно получить с помощью простой линейной интерполяции. Экспериментальные парадигмы, такие как шатание при предъявлении стимула в различных испытаниях, могут улучшить временное разрешение, но уменьшают количество полученных эффективных точек данных. ^{[ 24 ]}

Жирный гемодинамический ответ

Изменение МР-сигнала в результате активности нейронов называется гемодинамической реакцией (ГР). Он отстает от запускающих его нейрональных событий на пару секунд, поскольку сосудистой системе требуется некоторое время, чтобы отреагировать на потребность мозга в глюкозе. С этого момента он обычно достигает пика примерно через 5 секунд после стимула. Если нейроны продолжают активироваться, скажем, от непрерывного стимула, пик распространяется на плоское плато, в то время как нейроны остаются активными. После того, как активность прекращается, ЖИРНЫЙ сигнал падает ниже исходного уровня, базовой линии. Это явление называется недолетом. Со временем сигнал возвращается к исходному уровню. Есть некоторые свидетельства того, что непрерывные метаболические потребности в определенной области мозга способствуют отставанию. ^{[ 25 ]}

Механизм, с помощью которого нервная система обеспечивает обратную связь с сосудистой системой о потребности в большем количестве глюкозы, частично заключается в высвобождении глутамата в результате активации нейронов. Этот глутамат влияет на близлежащие поддерживающие клетки, астроциты , вызывая изменение концентрации ионов кальция . Это, в свою очередь, высвобождает оксид азота в месте контакта астроцитов и кровеносных сосудов среднего размера, артериол . Оксид азота является сосудорасширяющим средством, заставляя артериолы расширяться и всасывать больше крови. ^{[ 26 ]}

Сигнал ответа отдельного воксела во времени называется его временным ходом. Обычно нежелательный сигнал, называемый шумом, исходящий от сканера, случайной активности мозга и подобных элементов, столь же велик, как и сам сигнал. Чтобы устранить их, при фМРТ-исследованиях предъявление стимула повторяется несколько раз. ^{[ 27 ]}

Пространственное разрешение

Пространственное разрешение исследования фМРТ означает, насколько хорошо оно различает близлежащие местоположения. Он измеряется размером вокселей, как в МРТ. Воксель — это трехмерный прямоугольный кубоид, размеры которого задаются толщиной среза, площадью среза и сеткой, наложенной на срез в процессе сканирования. В исследованиях всего мозга используются более крупные вокселы, тогда как в исследованиях, посвященных конкретным областям интереса, обычно используются меньшие размеры. Размеры варьируются от 4 до 5 мм или при фМРТ с ламинарным разрешением (лфМРТ) до субмиллиметра. ^{[ 28 ]} Меньшие воксели в среднем содержат меньше нейронов, обеспечивают меньший кровоток и, следовательно, имеют меньший сигнал, чем более крупные воксели. Меньшие воксели подразумевают более длительное время сканирования, поскольку время сканирования напрямую увеличивается с количеством вокселей на срез и количеством срезов. Это может привести как к дискомфорту для субъекта внутри сканера, так и к потере сигнала намагничивания. Воксель обычно содержит несколько миллионов нейронов и десятки миллиардов синапсов , причем фактическое количество зависит от размера воксела и отображаемой области мозга. ^{[ 29 ]}

Сосудистая артериальная система, снабжающая свежую кровь, разветвляется на все более мелкие сосуды по мере того, как она поступает на поверхность мозга и внутримозговые области, достигая кульминации в соединенном капиллярном русле внутри мозга. Дренажная система аналогичным образом сливается во все более крупные вены , унося кровь, обедненную кислородом. Вклад dHb в сигнал фМРТ исходит как от капилляров вблизи области активности, так и от более крупных дренирующих вен, которые могут находиться дальше. Для хорошего пространственного разрешения сигнал от крупных вен необходимо подавлять, поскольку он не соответствует области, где находится нейронная активность. Этого можно достичь либо с помощью сильных статических магнитных полей, либо с помощью последовательностей импульсов спинового эха. ^{[ 30 ]} С их помощью фМРТ может исследовать пространственный диапазон от миллиметров до сантиметров и, следовательно, идентифицировать области Бродмана (сантиметры), подкорковые ядра, такие как хвостатое тело , скорлупа и таламус, а также подполя гиппокампа, такие как комбинированная зубчатая извилина / CA3 , CA1 и субикулюм . ^{[ 31 ]}

Временное разрешение

Временное разрешение — это наименьший период времени нейронной активности, достоверно выделяемый с помощью фМРТ. Одним из элементов, определяющих это, является время выборки, TR. Однако ниже TR 1 или 2 секунд сканирование просто генерирует более четкие кривые гемодинамического ответа (HR), не добавляя много дополнительной информации (например, помимо того, что альтернативно достигается путем математической интерполяции разрывов кривых при более низком TR). Временное разрешение можно улучшить, чередуя предъявление стимулов в ходе испытаний. Если одна треть испытаний данных отбирается нормально, одна треть - через 1 с, 4 с, 7 с и т. д., а последняя треть - через 2 с, 5 с и 8 с, объединенные данные обеспечивают разрешение 1 с. , хотя общее количество событий составляет лишь одну треть от общего числа событий.

Необходимое временное разрешение зависит от времени обработки мозгом различных событий. Примером широкого диапазона здесь является система визуальной обработки. То, что видит глаз, регистрируется фоторецепторами сетчатки примерно за миллисекунду. Эти сигналы попадают в первичную зрительную кору через таламус за десятки миллисекунд. Нейрональная активность, связанная с актом зрения, длится более 100 мс. Быстрая реакция, например поворот во избежание аварии, занимает около 200 мс. Примерно через полсекунды наступает осознание и размышление о случившемся. Запоминание подобного события может занять несколько секунд, а эмоциональные или физиологические изменения, такие как возбуждение страха, могут длиться минуты или часы. Приобретенные изменения, такие как узнавание лиц или сцен, могут длиться дни, месяцы или годы. Большинство экспериментов с фМРТ изучают мозговые процессы, длящиеся несколько секунд, а исследование длится несколько десятков минут. В это время субъекты могут двигать головой, и это движение головы необходимо корректировать. Так же происходит и дрейф базового сигнала с течением времени. Скука и обучение могут изменить как поведение субъекта, так и когнитивные процессы. ^{[ 32 ]}

Линейное сложение от многократной активации

Когда человек выполняет две задачи одновременно или перекрываясь, ожидается, что ЖИРНЫЙ ответ будет складываться линейно. Это фундаментальное предположение многих исследований фМРТ, основанное на принципе, согласно которому можно ожидать, что непрерывно дифференцируемые системы будут вести себя линейно, когда возмущения малы; они линейны первого порядка. Линейное сложение означает, что единственная операция, разрешенная для отдельных ответов перед их объединением (суммированием), — это отдельное масштабирование каждого из них. Поскольку масштабирование — это просто умножение на постоянное число, это означает, что событие, которое вызывает, скажем, в два раза больший нейронный ответ, чем другое, можно смоделировать как первое событие, представленное дважды одновременно. Тогда ЧСС для двойного события будет вдвое больше, чем для одиночного события.

В той степени, в которой поведение является линейным, временной ход реакции BOLD на произвольный стимул можно смоделировать путем свертки этого стимула с импульсной реакцией BOLD. Точное моделирование динамики важно для оценки масштаба реакции BOLD. ^{[ 33 ]}^{[ 34 ]}

Это сильное предположение было впервые изучено в 1996 году Бойнтоном и его коллегами, которые проверили влияние на первичную зрительную кору паттернов, мерцающих 8 раз в секунду и представленных в течение 3–24 секунд. Их результат показал, что при увеличении визуального контраста изображения форма ЧСС оставалась прежней, но ее амплитуда пропорционально увеличивалась. За некоторыми исключениями, ответы на более длинные стимулы можно также получить путем сложения ответов на несколько более коротких стимулов, суммированных с одинаковой продолжительностью. В 1997 году Дейл и Бакнер проверили, суммируются ли отдельные события, а не блоки определенной продолжительности, одинаково, и обнаружили, что так оно и есть. Но они также обнаружили отклонения от линейной модели на интервалах времени менее 2 секунд.

Источником нелинейности реакции фМРТ является рефрактерный период, когда активность мозга от представленного стимула подавляет дальнейшую активность на последующий аналогичный стимул. По мере того как стимулы становятся короче, рефрактерный период становится более заметным. Рефрактерный период не меняется с возрастом, как и амплитуды ЧСС. ^{[ нужна ссылка ]}. Этот период различается в зависимости от региона мозга. Как в первичной моторной , так и в зрительной коре амплитуда ЧСС линейно зависит от продолжительности стимула или реакции. В соответствующих вторичных областях — дополнительной моторной коре , которая участвует в планировании двигательного поведения, и чувствительной к движению области V5 — наблюдается сильный рефрактерный период, а амплитуда ЧСС остается постоянной в диапазоне длительности стимула или реакции. Рефрактерный эффект можно использовать аналогично привыканию, чтобы увидеть, какие особенности стимула человек считает новыми. ^{[ 35 ]} Дополнительные ограничения линейности существуют из-за насыщения: при больших уровнях стимуляции достигается максимальный ЖИРНЫЙ ответ.

Сопоставление нейронной активности с ЖИРНЫМ сигналом

Исследователи проверили сигнал BOLD как с сигналами от имплантированных электродов (в основном у обезьян), так и с сигналами потенциалов поля (то есть электрического или магнитного поля активности мозга, измеренного за пределами черепа) от ЭЭГ и МЭГ . Потенциал локального поля, который включает в себя как постнейронно-синаптическую активность, так и внутреннюю обработку нейронов, лучше предсказывает ЖИРНЫЙ сигнал. ^{[ 36 ]} Таким образом, ЖИРНЫЙ контраст отражает в основном входные сигналы нейрона и интегративную обработку нейронов внутри его тела, а не выходные сигналы нейронов. Людям электроды можно имплантировать только пациентам, которым в качестве лечения требуется хирургическое вмешательство, но данные свидетельствуют о схожей взаимосвязи, по крайней мере, для слуховой коры и первичной зрительной коры. Известно, что места активации, обнаруженные с помощью ЖИРНОЙ фМРТ в областях коры (области поверхности мозга), совпадают с функциональными картами на основе CBF, полученными при ПЭТ-сканировании . Было показано , что некоторые области размером всего несколько миллиметров, такие как латеральное коленчатое ядро (LGN) таламуса, которое передает визуальные сигналы от сетчатки к зрительной коре, правильно генерируют ЖИРНЫЙ сигнал при предъявлении визуальных данных. Соседние области, такие как легочное ядро, не стимулировались для этой задачи, что указывает на миллиметровое разрешение пространственной протяженности BOLD-ответа, по крайней мере, в ядрах таламуса. Было показано, что в мозгу крысы прикосновение к одному усу вызывает ЖИРНЫЕ сигналы от соматосенсорная кора . ^{[ 37 ]}

Однако ЖИРНЫЙ сигнал не может разделить активные сети обратной и прямой связи в регионе; Медленность сосудистой реакции означает, что конечный сигнал представляет собой суммированную версию сети всей области; Поток крови не является прерывистым по мере продолжения обработки. Кроме того, как тормозящие, так и возбуждающие сигналы, поступающие на нейрон от других нейронов, суммируются и вносят свой вклад в ЖИРНЫЙ сигнал. Внутри нейрона эти два входа могут уравновешиваться. ^{[ 38 ]} На реакцию BOLD также могут влиять различные факторы, включая болезнь, седацию, тревогу, лекарства, расширяющие кровеносные сосуды, ^{[ 39 ]} и внимание (нейромодуляция) ^{[ 40 ]}.

Амплитуда сигнала BOLD не обязательно влияет на его форму. Сигнал более высокой амплитуды может наблюдаться при более сильной нейронной активности, но достигает максимума в том же месте, что и более слабый сигнал. Кроме того, амплитуда не обязательно отражает поведенческие характеристики. Сложная когнитивная задача может первоначально вызвать сигналы высокой амплитуды, связанные с хорошей производительностью, но по мере того, как субъект будет лучше справляться с ней, амплитуда может уменьшаться, а производительность останется прежней. Ожидается, что это будет связано с повышением эффективности выполнения задачи. ^{[ 41 ]} ЖИРНЫЙ ответ различных областей мозга нельзя сравнивать напрямую даже для одной и той же задачи, поскольку плотность нейронов и характеристики кровоснабжения не являются постоянными в мозге. Однако реакцию BOLD часто можно сравнить у разных испытуемых для одной и той же области мозга и одной и той же задачи. ^{[ 42 ]}

Более поздняя характеристика сигнала BOLD использовала оптогенетические методы на грызунах для точного контроля возбуждения нейронов и одновременного мониторинга реакции BOLD с помощью магнитов сильного поля (метод, который иногда называют «optofMRI»). ^{[ 43 ]}^{[ 44 ]} Эти методы позволяют предположить, что возбуждение нейронов хорошо коррелирует с измеренным сигналом BOLD, включая приблизительно линейное суммирование сигнала BOLD по близко расположенным вспышкам возбуждения нейронов. ^{[ 45 ]} Линейное суммирование является допущением часто используемых схем фМРТ, связанных с событиями. ^{[ 46 ]}

Медицинское использование

Композитные изображения, полученные при фМРТ-сканировании

Врачи используют фМРТ, чтобы оценить, насколько рискованной является операция на головном мозге или подобное инвазивное лечение для пациента, а также узнать, как функционирует нормальный, больной или поврежденный мозг. Они картируют мозг с помощью фМРТ, чтобы идентифицировать области, связанные с критически важными функциями, такими как речь, движение, восприятие или планирование. Это полезно для планирования операции и лучевой терапии головного мозга.

Клиническое использование фМРТ все еще отстает от исследовательского использования. ^{[ 47 ]} Пациентов с патологиями головного мозга труднее сканировать с помощью фМРТ, чем молодых здоровых добровольцев, типичных участников исследования. Опухоли и поражения могут изменять кровоток способами, не связанными с нервной активностью, маскируя нервную ЧСС. Такие препараты, как антигистаминные препараты и даже кофеин, могут влиять на ЧСС. ^{[ 48 ]} У некоторых пациентов могут быть такие расстройства, как навязчивая ложь, что делает невозможными некоторые исследования. ^{[ 49 ]} Тем, у кого есть клинические проблемы, труднее оставаться на месте в течение длительного времени. Использование подголовников или накусочных планок может травмировать эпилептиков, у которых случился припадок внутри сканера; Накусочные планки также могут вызывать дискомфорт у людей с зубными протезами. ^{[ 50 ]}

Несмотря на эти трудности, фМРТ использовалась в клинических целях для картирования функциональных областей, проверки лево-правой полушарной асимметрии в областях речи и памяти, проверки нейронных коррелятов припадков, изучения того, как мозг частично восстанавливается после инсульта, а также проверки эффективности лекарственного препарата. или поведенческая терапия работает. Картирование функциональных областей и понимание латерализации языка и памяти помогают хирургам избегать удаления критических областей мозга, когда им приходится оперировать и удалять ткани мозга. Это имеет особое значение при удалении опухолей и у пациентов с трудноизлечимой височной эпилепсией. Поражение опухоли требует предоперационного планирования, чтобы гарантировать, что функционально полезная ткань не будет удалена без необходимости. У выздоровевших пациентов с депрессией наблюдаются изменения активности фМРТ в мозжечке, и это может указывать на склонность к рецидивам. Фармакологическая фМРТ, позволяющая оценить активность мозга после введения лекарства, может использоваться для проверки того, насколько лекарство проникает через гематоэнцефалический барьер , а также для проверки информации о дозе и эффекте лекарства. ^{[ 51 ]}

Исследования на животных

Исследования в основном проводятся на приматах, таких как макаки-резусы . Эти исследования можно использовать как для проверки или прогнозирования результатов на людях, так и для проверки самой техники фМРТ. Но исследования сложны, потому что трудно мотивировать животное оставаться неподвижным, а типичные стимулы, такие как сок, вызывают движение головой, когда животное его глотает. Содержать колонию более крупных животных, таких как макаки, также дорого. ^{[ 52 ]}

Анализ данных

Цель анализа данных фМРТ — обнаружить корреляцию между активацией мозга и задачей, которую субъект выполняет во время сканирования. Он также направлен на обнаружение корреляций с конкретными когнитивными состояниями, такими как память и узнавание, вызываемыми у субъекта. ^{[ 53 ]} Однако жирный признак активации относительно слабый, поэтому необходимо тщательно контролировать другие источники шума в полученных данных. Это означает, что для полученных изображений необходимо выполнить ряд этапов обработки, прежде чем можно будет начать фактический статистический поиск активации, связанной с задачей. ^{[ 54 ]} Тем не менее, можно с высокой степенью точности предсказать, например, эмоции, которые испытывает человек, исключительно с помощью фМРТ. ^{[ 55 ]}

Источники шума

Шум – это нежелательные изменения МР-сигнала, вызванные элементами, не представляющими интерес для исследования. Пять основных источников шума при фМРТ — это тепловой шум, системный шум, физиологический шум, случайная нейронная активность и различия в умственных стратегиях и поведении между людьми и между задачами внутри человека. Тепловой шум умножается пропорционально статической напряженности поля, а физиологический шум умножается пропорционально квадрату напряженности поля. Поскольку сигнал также умножается как квадрат напряженности поля и поскольку физиологический шум составляет большую часть общего шума, более высокая напряженность поля выше 3 Тл не всегда дает пропорционально лучшие изображения.

Тепло заставляет электроны перемещаться и искажать ток в детекторе фМРТ, создавая тепловой шум. Тепловой шум возрастает с повышением температуры. Это также зависит от диапазона частот, обнаруживаемых приемной катушкой, и ее электрического сопротивления. Он одинаково влияет на все воксели, независимо от анатомии. ^{[ 56 ]}

Системный шум исходит от оборудования обработки изображений. Одной из форм является дрейф сканера, вызванный дрейфом поля сверхпроводящего магнита с течением времени. Другая форма — это изменения в распределении тока или напряжения самого мозга, вызывающие изменения в приемной катушке и снижающие ее чувствительность. Для обхода эффекта индуктивности используется процедура, называемая согласованием импеданса. Также может быть шум из-за неоднородности магнитного поля. Это часто корректируется с помощью шиммирующих катушек, небольших магнитов, физически вставленных, скажем, в рот субъекта, чтобы исправить магнитное поле. Неоднородности часто располагаются вблизи пазух головного мозга, таких как ухо, и закупорка полости на длительное время может вызывать дискомфорт. Процесс сканирования получает MR-сигнал в k-пространстве, в котором перекрывающиеся пространственные частоты (то есть повторяющиеся края в объеме образца) представлены линиями. Преобразование этого в вокселы приводит к некоторым потерям и искажениям. ^{[ 57 ]}

Физиологический шум возникает из-за движений головы и мозга в сканере, вследствие дыхания, сердцебиения или ерзания, напряжения или физических реакций субъекта, таких как нажатие кнопок. Движения головы приводят к изменению сопоставления вокселов и нейронов во время сканирования. Шум, вызванный движением головы, является особой проблемой при работе с детьми, хотя существуют меры, которые можно принять для уменьшения движения головы при сканировании детей, например, изменения в экспериментальном дизайне и обучении перед сеансом сканирования. ^{[ 58 ]} Поскольку фМРТ получается срезами, после движения воксель продолжает относиться к тому же абсолютному местоположению в пространстве, в то время как нейроны под ним изменились бы. Другим источником физиологического шума является изменение скорости кровотока, объема крови и использования кислорода с течением времени. Этот последний компонент составляет две трети физиологического шума, который, в свою очередь, является основным источником общего шума. ^{[ 59 ]}

Даже при самом лучшем планировании эксперимента невозможно контролировать и ограничивать все остальные фоновые стимулы, воздействующие на испытуемого — шум сканера, случайные мысли, физические ощущения и тому подобное. Они производят нейронную активность независимо от экспериментальных манипуляций. Они не поддаются математическому моделированию и должны контролироваться планом исследования.

Стратегии человека по реагированию или реагированию на стимул, а также по решению проблем часто меняются со временем и в зависимости от задач. Это приводит к изменениям в нейронной активности от испытания к испытанию внутри субъекта. У разных людей нервная активность различается по тем же причинам. Исследователи часто проводят пилотные исследования, чтобы увидеть, как участники обычно справляются с рассматриваемой задачей. Они также часто обучают испытуемых тому, как реагировать или реагировать, на пробной тренировке перед сканированием. ^{[ 60 ]}

Предварительная обработка

Платформа сканера генерирует трехмерный объем головы субъекта каждый TR. Он состоит из массива значений интенсивности вокселей, по одному значению на каждый воксель в сканировании. Вокселы располагаются один за другим, разворачивая трехмерную структуру в одну линию. Несколько таких объемов сеанса объединяются для формирования 4D-объема, соответствующего пробежке, в течение периода времени, когда испытуемый находился в сканере без корректировки положения головы. Этот объем 4D является отправной точкой для анализа. Первой частью этого анализа является предварительная обработка.

Первым шагом предварительной обработки обычно является коррекция времени среза. МР-сканер получает разные срезы одного и того же объема мозга в разное время, и, следовательно, срезы отражают активность мозга в разные моменты времени. Поскольку это усложняет последующий анализ, применяется временная коррекция, чтобы привести все срезы к одной и той же временной точке. Это делается путем предположения, что временной ход воксела является плавным, если он отображается пунктирной линией. Следовательно, значение интенсивности воксела в другое время, не входящее в кадры выборки, можно рассчитать путем заполнения точек для создания непрерывной кривой.

Коррекция движения головы — еще один распространенный этап предварительной обработки. Когда голова движется, нейроны под вокселем перемещаются, и, следовательно, его временной ход теперь в значительной степени представляет собой ход какого-либо другого вокселя в прошлом. Следовательно, кривая временного хода эффективно вырезается и вставляется из одного воксела в другой. Коррекция движения пробует разные способы отмены этого действия, чтобы увидеть, какой вариант отмены вырезания и вставки обеспечивает наиболее плавный временной ход для всех вокселей. Отмена осуществляется путем применения к объему преобразования твердого тела путем смещения и вращения всех данных объема для учета движения. Преобразованный объем статистически сравнивается с объемом в первый момент времени, чтобы увидеть, насколько хорошо они совпадают, с использованием функции стоимости, такой как корреляция или взаимная информация . В качестве модели движения головы выбрано преобразование, дающее минимальную функцию стоимости. Поскольку голова может двигаться самыми разными способами, невозможно найти всех возможных кандидатов; на данный момент не существует алгоритма, который обеспечивал бы глобально оптимальное решение, независимое от первых преобразований, которые мы пробуем в цепочке.

Коррекция искажений учитывает неоднородности поля сканера. Один из методов, как описано ранее, заключается в использовании шиммирующих катушек. Другой способ — воссоздать карту основного поля путем получения двух изображений с разным временем эхо-сигнала. Если бы поле было однородным, различия между двумя изображениями также были бы однородными. Обратите внимание, что это не настоящие методы предварительной обработки, поскольку они не зависят от самого исследования. Оценка поля смещения — это настоящий метод предварительной обработки, использующий математические модели шума от искажения, такие как марковские случайные поля и алгоритмы максимизации ожидания , для коррекции искажений.

В целом, при фМРТ-исследованиях получают как множество функциональных изображений с помощью фМРТ, так и структурное изображение с помощью МРТ. Структурное изображение обычно имеет более высокое разрешение и зависит от другого сигнала — затухания магнитного поля Т1 после возбуждения. Чтобы разграничить области интереса в функциональном образе, необходимо привести его в соответствие со структурным. Даже когда проводится анализ всего мозга, чтобы интерпретировать окончательные результаты, то есть выяснить, в какие области попадают активные вокселы, необходимо привести функциональный образ в соответствие со структурным. Это делается с помощью алгоритма совместной регистрации, который работает аналогично алгоритму коррекции движения, за исключением того, что здесь разрешения разные, а значения интенсивности нельзя сравнивать напрямую, поскольку генерирующий сигнал другой.

Типичные исследования МРТ сканируют несколько разных объектов. Чтобы объединить результаты по испытуемым, можно использовать общий атлас мозга и настроить весь мозг так, чтобы он соответствовал атласу, а затем проанализировать их как единую группу. Обычно используются атласы Талайраха, одного мозга пожилой женщины, созданного Жаном Талайрачом , и атласа Монреальского неврологического института (MNI). Вторая представляет собой вероятностную карту, созданную путем объединения сканирований более ста человек. Эта нормализация к стандартному шаблону осуществляется путем математической проверки того, какая комбинация растяжения, сжатия и деформации уменьшает различия между целью и эталоном. Хотя это концептуально похоже на коррекцию движения, необходимые изменения более сложны, чем просто перемещение и вращение, и, следовательно, оптимизация с большей вероятностью будет зависеть от первых преобразований в проверяемой цепочке.

Временная фильтрация — это удаление из сигнала ненужных частот. Изменение интенсивности воксела во времени можно представить как сумму ряда различных повторяющихся волн с разными периодами и высотой. График с этими периодами по оси X и высотами по оси Y называется спектром мощности , и этот график создается с помощью метода преобразования Фурье . Временная фильтрация сводится к удалению периодических волн, не представляющих для нас интереса, из спектра мощности, а затем снова суммированию волн с использованием обратного преобразования Фурье для создания нового временного курса для воксела. Фильтр верхних частот удаляет нижние частоты, а самая низкая частота, которую можно определить с помощью этого метода, обратна удвоенному TR. Фильтр нижних частот удаляет более высокие частоты, а полосовой фильтр удаляет все частоты, кроме определенного интересующего диапазона.

Сглаживание или пространственная фильтрация — это идея усреднения интенсивностей соседних вокселов для создания плавной пространственной карты изменения интенсивности в мозге или интересующей области. Усреднение часто выполняется путем свертки с фильтром Гаусса , который в каждой пространственной точке взвешивает соседние воксели по их расстоянию, при этом веса падают экспоненциально, следуя колоколообразной кривой . Если истинная пространственная степень активации, то есть распространение кластера одновременно активных вокселов, соответствует ширине используемого фильтра, этот процесс улучшает соотношение сигнал/шум . Это также заставляет общий шум для каждого воксела следовать распределению по колоколообразной кривой, поскольку сложение большого количества независимых, идентичных распределений любого типа дает колоколообразную кривую как предельный случай. Но если предполагаемая пространственная протяженность активации не соответствует фильтру, сигнал снижается. ^{[ 61 ]}

Статистический анализ

Изображения фМРТ из исследования, показывающие, как части мозга светятся при виде домов, а другие части — при виде лиц — Эти изображения фМРТ взяты из исследования, показывающего, что одни части мозга светятся при виде домов, а другие части — при виде лиц. Значения «r» представляют собой корреляции, причем более высокие положительные или отрицательные значения указывают на более сильную взаимосвязь (т. е. лучшее совпадение).

Одним из распространенных подходов к анализу данных фМРТ является рассмотрение каждого воксела отдельно в рамках общей линейной модели . Модель предполагает, что в каждый момент времени гемодинамический ответ (HR) равен масштабированной и суммированной версии событий, активных в этот момент. Исследователь создает матрицу дизайна, определяющую, какие события активны в любой момент времени. Один из распространенных способов — создать матрицу с одним столбцом для каждого перекрывающегося события и одной строкой для каждого момента времени и отметить ее, если конкретное событие, скажем, стимул, активно в этот момент времени. Затем принимается определенная форма ЧСС, оставляя изменяемой только ее амплитуду в активных вокселах. Матрица дизайна и эта форма используются для генерации прогноза точного HR воксела в каждый момент времени с использованием математической процедуры свертки . Этот прогноз не включает масштабирование, необходимое для каждого события перед их суммированием.

Базовая модель предполагает, что наблюдаемая ЧСС — это прогнозируемая ЧСС, масштабированная по весам для каждого события, а затем добавленная с примесью шума. Это генерирует набор линейных уравнений с большим количеством уравнений, чем неизвестных. Линейное уравнение имеет точное решение в большинстве случаев, когда уравнения и неизвестные совпадают. Следовательно, можно было выбрать любое подмножество уравнений, число которого равно числу переменных, и решить их. Но когда эти решения подставляются в оставленные уравнения, возникает несоответствие между правой и левой частями, то есть ошибка. Модель GLM пытается найти масштабирующие веса, которые минимизируют сумму квадратов ошибки. Этот метод является доказуемо оптимальным, если ошибка распределялась в виде колоколообразной кривой и если модель масштабирования и суммирования была точной. Более математическое описание модели GLM см. в разделе «Обобщенные линейные модели» .

Модель GLM не учитывает вклад отношений между несколькими вокселами. В то время как методы GLM-анализа оценивают, является ли амплитуда сигнала воксела или области выше или ниже для одного условия, чем для другого, новые статистические модели, такие как анализ многовоксельных шаблонов (MVPA), используют уникальный вклад нескольких вокселов в популяции вокселов. В типичной реализации классификатор или более простой алгоритм обучается различать испытания для разных условий в подмножестве данных. Затем обученная модель тестируется путем прогнозирования условий оставшихся (независимых) данных. Этот подход чаще всего достигается путем обучения и тестирования на различных сеансах или запусках сканера. Если классификатор является линейным, то модель обучения представляет собой набор весов, используемых для масштабирования значения в каждом вокселе перед их суммированием для создания единого числа, определяющего условие для каждого испытания набора тестирования. Дополнительную информацию о классификаторах обучения и тестирования см. статистическая классификация . ^{[ 62 ]} MVPA позволяет делать выводы об информационном содержании лежащих в основе нейронных представлений, отраженных в ЖИРНОМ сигнале. ^{[ 63 ]} хотя существуют разногласия относительно того, отражает ли информация, обнаруженная этим методом, информацию, закодированную на уровне столбцов или в более высоких пространственных масштабах. ^{[ 64 ]} Более того, информацию из префронтальной коры труднее декодировать по сравнению со зрительной корой, и такие различия в чувствительности между регионами делают сравнение между регионами проблематичным. ^{[ 65 ]} Другой метод, использующий тот же набор данных фМРТ для распознавания визуальных объектов в человеческом мозге, основан на анализе многовоксельных паттернов (вокселы фМРТ) и многопроекционном обучении, которые описаны в: ^{[ 66 ]} в этом методе использовался метаэвристический поиск и взаимная информация для устранения шумных вокселей и выбора значимых ЖИРНЫХ сигналов.

Сочетание с другими методами

Обычно получение сигнала фМРТ сочетают с отслеживанием ответов участников и времени реакции. Физиологические показатели, такие как частота сердечных сокращений, дыхание, проводимость кожи (скорость потоотделения) и движения глаз, иногда регистрируются одновременно с фМРТ. Этот метод также можно комбинировать с другими методами визуализации мозга, такими как транскраниальная стимуляция , прямая стимуляция коры и, особенно, ЭЭГ . ^{[ 67 ]} Процедуру фМРТ также можно комбинировать со спектроскопией ближнего инфракрасного диапазона (NIRS), чтобы получить дополнительную информацию как об оксигемоглобине, так и о дезоксигемоглобине.

Метод фМРТ может дополнять или дополнять другие методы благодаря своим уникальным преимуществам и недостаткам. Он может неинвазивно записывать сигналы мозга без риска ионизирующего излучения, свойственного другим методам сканирования, таким как КТ или ПЭТ . ^{[ 68 ]} Он также может записывать сигналы из всех областей мозга, в отличие от ЭЭГ/МЭГ, которые смещены к поверхности коры. ^{[ 69 ]} Но временное разрешение фМРТ хуже, чем у ЭЭГ, поскольку ЧСС требуется десятки секунд, чтобы достичь своего пика. Таким образом, объединение ЭЭГ с фМРТ является потенциально эффективным, поскольку они имеют взаимодополняющие сильные стороны: ЭЭГ имеет высокое временное разрешение, а фМРТ — высокое пространственное разрешение. Но одновременное получение данных должно учитывать сигнал ЭЭГ от изменения кровотока, вызванного градиентным полем фМРТ, и сигнал ЭЭГ от статического поля. ^{[ 70 ]} Подробности см. в разделе ЭЭГ и фМРТ .

Хотя фМРТ выделяется своей способностью фиксировать нервные процессы, связанные со здоровьем и болезнями, методы стимуляции мозга, такие как транскраниальная магнитная стимуляция (ТМС), способны изменить эти нервные процессы. Следовательно, необходимо сочетание того и другого, чтобы исследовать механизмы действия лечения ТМС и, с другой стороны, ввести причинно-следственную связь в чисто корреляционные наблюдения. Современная установка для этих одновременных экспериментов ТМС/фМРТ включает в себя головную катушку большого объема, обычно катушку в виде птичьей клетки, с совместимой с МРТ катушкой ТМС, установленной внутри этой катушки в виде птичьей клетки. Он применялся во множестве экспериментов по изучению локальных и сетевых взаимодействий. Однако классические установки с катушкой TMS, расположенной внутри головной катушки MR типа «птичья клетка», характеризуются плохим соотношением сигнал/шум по сравнению с многоканальными приемными матрицами, используемыми сегодня в клинической нейровизуализации. Более того, присутствие катушки TMS внутри катушки MR «птичья клетка» приводит к появлению артефактов под катушкой TMS, т.е. в зоне мишени стимуляции. По этим причинам в настоящее время разрабатываются новые массивы катушек MR. ^{[ 71 ]} посвященный одновременным экспериментам ТМС/фМРТ. ^{[ 72 ]}

Проблемы с фМРТ

Дизайн

Если базовое состояние слишком близко к максимальной активации, некоторые процессы могут быть представлены неправильно. ^{[ 73 ]} Еще одним ограничением экспериментального дизайна является движение головы, которое может привести к искусственным изменениям интенсивности сигнала фМРТ. ^{[ 73 ]}

Блочный и событийный дизайн

В блочной конструкции два или более условий чередуются блоками. Каждый блок будет иметь продолжительность определенного количества сканирований фМРТ, и в каждом блоке представлено только одно условие. Заставив условия различаться только в интересующем когнитивном процессе, сигнал фМРТ, который дифференцирует состояния, должен представлять этот интересующий когнитивный процесс. Это известно как парадигма вычитания. ^{[ 74 ]} Увеличение сигнала фМРТ в ответ на стимул является аддитивным. Это означает, что амплитуда гемодинамического ответа (HR) увеличивается, когда несколько стимулов предъявляются в быстрой последовательности. Когда каждый блок чередуется с состоянием покоя, в котором ЧСС имеет достаточно времени, чтобы вернуться к исходному уровню, в сигнал вносится максимальная вариабельность. Таким образом, мы приходим к выводу, что блочные конструкции обладают значительной статистической мощностью. ^{[ 75 ]}^{[ 76 ]} Однако у этого метода есть серьезные недостатки, поскольку сигнал очень чувствителен к дрейфу сигнала, например к движению головы, особенно когда используется всего несколько блоков. Еще одним ограничивающим фактором является неправильный выбор исходных данных, поскольку это может помешать сделать значимые выводы. Есть также проблемы со многими задачами, которые не могут быть повторены. Поскольку внутри каждого блока представлено только одно условие, рандомизация типов стимулов внутри блока невозможна. Это делает тип стимула внутри каждого блока очень предсказуемым. Как следствие, участники могут узнать порядок событий. ^{[ 75 ]}^{[ 76 ]}

Проекты , связанные с событиями, позволяют проводить больше испытаний в реальных условиях, однако статистическая мощность проектов, связанных с событиями, по своей сути низка, поскольку изменение сигнала ЖИРНОГО сигнала фМРТ после предъявления одного стимула невелико. ^{[ 77 ]}^{[ 78 ]}

И блочный, и событийный дизайн основан на парадигме вычитания , которая предполагает, что конкретные когнитивные процессы могут добавляться выборочно в разных условиях. Предполагается, что любая разница в кровотоке (ЖИРНЫЙ сигнал) между этими двумя состояниями отражает различия в когнитивных процессах. Кроме того, эта модель предполагает, что когнитивный процесс можно выборочно добавлять к набору активных когнитивных процессов, не затрагивая их. ^{[ 74 ]}^{[ нужны разъяснения ]}

Исходные условия в сравнении с условиями активности

Мозг никогда не находится в состоянии полного покоя. Он никогда не перестает функционировать и подавать нейронные сигналы, а также использовать кислород, пока человек жив. Фактически, в исследовании Старка и Сквайра, 2001 г. ^{[ 79 ]} Когда ноль не ноль: проблема неоднозначных исходных условий при фМРТ : активность в медиальной височной доле (а также в других областях мозга) была существенно выше во время покоя, чем во время нескольких альтернативных исходных состояний. Эффект этой повышенной активности во время отдыха заключался в уменьшении, устранении или даже изменении знака активности во время выполнения задач, имеющих отношение к функциям памяти. Эти результаты показывают, что периоды отдыха связаны со значительной когнитивной активностью и поэтому не являются оптимальной основой для когнитивных задач. Чтобы определить исходные условия и условия активации, необходимо интерпретировать большой объем информации. Сюда входят такие простые ситуации, как дыхание. Периодические блоки могут привести к идентичным данным при других отклонениях в данных, если человек дышит с постоянной частотой 1 вдох/5 секунд, а блоки происходят каждые 10 секунд, что ухудшает данные.

Обратный вывод

Методы нейровизуализации, такие как фМРТ и МРТ, позволяют измерить активацию определенных областей мозга в ответ на когнитивные задачи, выполняемые в процессе сканирования. Данные, полученные за это время, позволяют когнитивным нейробиологам получить информацию о роли определенных областей мозга в когнитивных функциях. ^{[ 80 ]} Однако возникает проблема, когда исследователи утверждают, что определенные области мозга идентифицируют активацию ранее обозначенных когнитивных процессов. ^{[ 81 ]} Полдрак ^{[ 82 ]} четко описывает эту проблему:

Обычный вывод, который делается на основе данных нейровизуализации, имеет вид: «если задействован когнитивный процесс X, то область мозга Z активна». Однако прочтение дискуссионных разделов нескольких статей о фМРТ быстро обнаружит эпидемию рассуждений, принимающую следующую форму:

(1) В настоящем исследовании, когда было представлено сравнение задач А, область мозга Z была активной.

(2) В других исследованиях, когда когнитивный процесс X предположительно был задействован, область мозга Z была активной.

(3) Таким образом, активность области Z в настоящем исследовании демонстрирует задействование когнитивного процесса X при сравнении задач A.

Это «обратный вывод», поскольку он делает вывод в обратном направлении: от наличия активации мозга к задействованию определенной когнитивной функции.

Обратный вывод демонстрирует логическую ошибку подтверждения того, что вы только что обнаружили, хотя эту логику можно поддержать примерами, когда определенный результат генерируется исключительно конкретным событием. Что касается мозга и его функций, то определенная область мозга редко активируется исключительно одним когнитивным процессом. ^{[ 82 ]} Некоторые предложения по повышению легитимности обратного вывода включали как увеличение избирательности реакции в интересующей области мозга, так и увеличение априорной вероятности рассматриваемого когнитивного процесса. ^{[ 82 ]} Однако Полдрак ^{[ 80 ]} предполагает, что обратный вывод следует использовать просто как руководство для дальнейшего исследования, а не как прямое средство интерпретации результатов.

Прямой вывод

Прямой вывод — это метод, основанный на данных, который использует закономерности активации мозга, чтобы различать конкурирующие когнитивные теории. Она имеет общие характеристики с логикой диссоциации когнитивной психологии и философской логикой прямой цепочки . Например, Хенсон ^{[ 83 ]} обсуждает вклад прямого вывода в дебаты « теория единого процесса против теории двойного процесса » в отношении памяти узнавания . Прямой вывод поддерживает теорию двойного процесса, демонстрируя, что существуют два качественно разных паттерна активации мозга при различении суждений «помнить» и «знать ». Основная проблема прямого вывода заключается в том, что это корреляционный метод . Поэтому нельзя быть полностью уверенным в том, что области мозга, активируемые в ходе когнитивного процесса, совершенно необходимы для выполнения этих процессов. ^{[ 80 ]} На самом деле, есть много известных случаев, которые демонстрируют именно это. Например, было показано, что гиппокамп активируется во время классического кондиционирования . ^{[ 84 ]} однако исследования поражений показали, что классическое кондиционирование может происходить и без гиппокампа. ^{[ 85 ]}

Риски для здоровья

Наиболее распространенным риском для участников исследования фМРТ является клаустрофобия. ^{[ 86 ]} Сообщается о риске прохождения процедуры сканирования беременными женщинами. ^{[ 87 ]} Сеансы сканирования также подвергают участников воздействию громких высокочастотных шумов от сил Лоренца, индуцированных в градиентных катушках быстро переключающимся током в мощном статическом поле. Переключение градиента также может вызывать в организме токи, вызывающие покалывание нервов. имплантированные медицинские устройства, такие как кардиостимуляторы, Из-за этих токов могут выйти из строя. Радиочастотное поле катушки возбуждения может нагревать тело, и за этим необходимо более тщательно следить у людей с лихорадкой, диабетиков и людей с проблемами кровообращения. Риск также представляет локальное возгорание металлических ожерелий и других украшений. ^{[ 88 ]}

Сильное статическое магнитное поле может нанести ущерб, притягивая близлежащие тяжелые металлические предметы, превращая их в снаряды. ^{[ 89 ]}

Не существует доказанного риска биологического вреда даже от очень мощных статических магнитных полей. ^{[ 90 ]}^{[ 91 ]} Однако генотоксические (то есть потенциально канцерогенные) эффекты МРТ-сканирования были продемонстрированы in vivo и in vitro. ^{[ 92 ]}^{[ 93 ]}^{[ 94 ]}^{[ 95 ]} возглавлял недавний обзор, в котором рекомендовалось «необходимость дальнейших исследований и разумное использование во избежание ненужных исследований в соответствии с принципом предосторожности ». ^{[ 91 ]} При сравнении генотоксических эффектов МРТ и КТ Knuuti et al. сообщили, что хотя повреждение ДНК, обнаруженное после МРТ, было на уровне, сравнимом с повреждением, вызванным сканированием с использованием ионизирующего излучения (низкодозная коронарная КТ-ангиография, ядерная визуализация и рентгеновская ангиография), различия в механизме, посредством которого это повреждение происходит место предполагает, что риск рака при МРТ, если таковой имеется, неизвестен. ^{[ 96 ]}

Расширенные методы

Первые исследования фМРТ подтвердили эффективность этого метода в отношении активности мозга, которая, как известно из других методов, коррелирует с задачами. К началу 2000-х годов исследования фМРТ начали обнаруживать новые корреляции. Тем не менее, их технические недостатки побудили исследователей пробовать более продвинутые способы повышения эффективности как клинических, так и научных исследований.

Лучшее пространственное разрешение

МРТ, как правило, имеет лучшее пространственное разрешение, чем ЭЭГ и МЭГ, но не такое хорошее разрешение, как инвазивные процедуры, такие как моноблочные электроды. В то время как типичное разрешение находится в диапазоне миллиметров, МРТ или МР-спектроскопия сверхвысокого разрешения работает с разрешением в десятки микрометров. Он использует поля 7 Тл, сканеры небольшого диаметра, которые подходят для мелких животных, таких как крысы, и внешние контрастные вещества, такие как мелкозернистый оксид железа. Для установки человека требуются сканеры большего диаметра, что затрудняет достижение более высокой напряженности поля, особенно если поле должно быть однородным; для этого также требуется либо внутренний контраст, такой как BOLD, либо нетоксичный внешний контрастный агент, в отличие от оксида железа.

Параллельная визуализация — еще один метод улучшения пространственного разрешения. При этом используется несколько катушек для возбуждения и приема. Пространственное разрешение улучшается пропорционально квадратному корню из числа используемых катушек. Это можно сделать либо с помощью фазированной решетки, в которой катушки объединены параллельно и часто осуществляют выборку перекрывающихся областей с промежутками в выборке, либо с помощью массивных решеток катушек, которые представляют собой гораздо более плотный набор приемников, отдельных от катушек возбуждения. Однако они лучше улавливают сигналы от поверхности мозга и хуже от более глубоких структур, таких как гиппокамп . ^{[ нужна ссылка ]}

Лучшее временное разрешение

Временное разрешение фМРТ ограничено: (1) механизмом обратной связи, который увеличивает кровоток, действуя медленно; (2) необходимость ждать, пока чистая намагниченность восстановится, прежде чем снова брать образец среза; и (3) необходимость получения нескольких срезов, чтобы охватить весь мозг или интересующую область. Передовые методы улучшения временного разрешения решают эти проблемы. Использование нескольких катушек ускоряет время сбора данных точно пропорционально используемым катушкам. Другой метод — решить, какие части сигнала имеют меньшее значение, и отбросить их. Это могут быть либо те участки изображения, которые часто повторяются на пространственной карте (то есть небольшие кластеры, периодически усеивающие изображение), либо те участки, которые повторяются нечасто (более крупные кластеры). Первый, фильтр верхних частот в k-пространстве, был предложен Гэри Х. Гловером и его коллегами из Стэнфорда . Эти механизмы предполагают, что исследователь имеет представление об ожидаемой форме изображения активации.

Типичный EPI градиентного эха использует две градиентные катушки внутри среза и включает сначала одну катушку, а затем другую, отслеживая набор линий в k-пространстве. Включение обеих градиентных катушек может привести к созданию угловых линий, которые быстрее покрывают одно и то же пространство сетки. Обе градиентные катушки также можно включать в определенной последовательности, чтобы отслеживать спиральную форму в k-пространстве. Эта последовательность спиральных изображений позволяет получать изображения быстрее, чем последовательности градиентного эха, но требует большего количества математических преобразований (и последующих допущений), поскольку для преобразования обратно в пространство вокселов требуется, чтобы данные были в форме сетки (набор равноотстоящих друг от друга точек как в горизонтальном, так и в вертикальном направлениях). .

Новые контрастные механизмы

ЖИРНЫЙ контраст зависит от кровотока, который одновременно вялый в ответ на раздражитель и подвержен шумовым воздействиям. Другие биомаркеры, которые сейчас рассматриваются для обеспечения лучшего контраста, включают температуру, кислотность / щелочность (pH), чувствительные к кальцию агенты, магнитное поле нейронов и эффект Лоренца. Температурный контраст зависит от изменения температуры мозга от его активности. Первоначальное сжигание глюкозы повышает температуру, а последующий приток свежей, холодной крови ее понижает. ^{[ нужна ссылка ]} Эти изменения изменяют магнитные свойства ткани. Поскольку внутренний контраст слишком сложно измерить, тулия для усиления эффекта используются внешние агенты, такие как соединения . Контраст, основанный на pH, зависит от изменений кислотно-щелочного баланса клеток мозга, когда они становятся активными. Для этого слишком часто используется внешний агент. Чувствительные к кальцию агенты делают МРТ более чувствительной к концентрациям кальция, при этом ионы кальция часто являются проводниками клеточных сигнальных путей в активных нейронах. Контраст магнитного поля нейронов напрямую измеряет магнитные и электрические изменения, вызванные возбуждением нейронов. Визуализация с эффектом Лоренца пытается измерить физическое смещение активных нейронов, несущих электрический ток в сильном статическом поле. ^{[ 97 ]}

Коммерческое использование

Некоторые эксперименты показали нейронные корреляты предпочтений людей в отношении брендов. Сэмюэл М. МакКлюр использовал фМРТ, чтобы показать, что дорсолатеральная префронтальная кора , гиппокамп и средний мозг были более активны, когда люди сознательно пили кока-колу, а не когда они пили немаркированную кока-колу. ^{[ 98 ]} Другие исследования показали активность мозга, которая характеризует предпочтение мужчин к спортивным автомобилям, и даже различия между демократами и республиканцами в их реакции на предвыборные рекламные ролики с изображениями терактов 11 сентября. Нейромаркетинговые компании воспользовались этими исследованиями как лучшим инструментом для опроса предпочтений пользователей, чем традиционные методы опроса. Одной из таких компаний была BrightHouse. ^{[ 99 ]} теперь выключи ^{[ 100 ]}. Другой — Оксфорд, британская компания Neurosense, ^{[ 101 ]} который консультирует клиентов, как они потенциально могут использовать фМРТ в своей маркетинговой деятельности. ^{[ 102 ]} Третья — Sales Brain в Калифорнии. ^{[ 103 ]}

По крайней мере, две компании были созданы для использования фМРТ для обнаружения лжи : No Lie MRI и Cephos Corporation. ^{[ 104 ]}. No Lie MRI взимает за свои услуги около 5000 долларов. Эти компании полагаются на данные, например, на исследование Джошуа Грина из Гарвардского университета, которое показывает, что префронтальная кора более активна у тех, кто задумывается о лжи. ^{[ 105 ]}

Тем не менее, до сих пор существует немало споров относительно того, достаточно ли надежны эти методы для использования в юридических целях. ^{[ 106 ]}. Некоторые исследования показывают, что, хотя в целом существует положительная корреляция, между результатами существуют большие различия, а в некоторых случаях возникают значительные трудности с повторением результатов. ^{[ 107 ]} Федеральный мировой судья в Теннесси запретил доказательства фМРТ в поддержку заявления ответчика о том, что он говорит правду, на том основании, что такие сканирования не соответствуют правовым стандартам научных доказательств. ^{[ 108 ]}. Большинство исследователей сходятся во мнении, что способность фМРТ обнаруживать обман в реальной жизни не установлена. ^{[ 8 ]}^{[ 109 ]}

Использование фМРТ на протяжении всей своей истории оставалось вне юридических дебатов. Использование этой технологии не было разрешено из-за пробелов в доказательствах, подтверждающих фМРТ. Во-первых, большинство доказательств, подтверждающих точность фМРТ, было получено в лаборатории в контролируемых условиях с использованием убедительных фактов. Этот тип тестирования не имеет отношения к реальной жизни. Реальные сценарии могут быть намного сложнее из-за множества других влияющих факторов. ^{[ 110 ]} Было доказано, что на ЖЕЛТОЕ влияние оказывают и многие другие факторы, помимо типичной лжи. Были проведены тесты, показавшие, что употребление наркотиков изменяет кровоток в мозге, что радикально влияет на результаты BOLD-тестирования. Кроме того, люди с заболеваниями или расстройствами, такими как шизофрения или компульсивная ложь, также могут привести к аномальным результатам. Наконец, существует этический вопрос, связанный с сканированием фМРТ. Это тестирование BOLD привело к разногласиям по поводу того, является ли фМРТ вторжением в частную жизнь. Возможность сканировать и интерпретировать то, что думают люди, может считаться аморальной, и споры по-прежнему продолжаются. ^{[ 111 ]}

Из-за этих и других факторов доказательства фМРТ были исключены из любой формы правовой системы. Тестирование слишком неконтролируемое и непредсказуемое. Поэтому было заявлено, что фМРТ предстоит провести гораздо больше испытаний, прежде чем ее можно будет считать жизнеспособной в глазах правовой системы. ^{[ 112 ]}

Критика

Некоторые ученые критиковали исследования фМРТ за проблематичный статистический анализ, часто основанный на маломощных исследованиях с небольшой выборкой. ^{[ 113 ]}^{[ 114 ]} Другие исследователи фМРТ защищали свою работу как обоснованную. ^{[ 115 ]} В 2018 году Тернер и его коллеги предположили, что небольшие размеры влияют на воспроизводимость исследований фМРТ, основанных на задачах, и заявили, что даже в наборах данных с участием не менее 100 участников результаты могут быть воспроизведены недостаточно хорошо. ^{[ 116 ]} хотя по этому поводу ведутся споры. ^{[ 117 ]}^{[ 118 ]}

В одном реальном, но сатирическом исследовании с помощью фМРТ мертвому лососю показывали фотографии людей в разных эмоциональных состояниях. Авторы предоставили доказательства, согласно двум различным широко используемым статистическим тестам, об участках мозга лосося, свидетельствующих о значимой активности. Исследование было использовано, чтобы подчеркнуть необходимость более тщательного статистического анализа в исследованиях фМРТ, учитывая большое количество вокселей в типичном сканировании фМРТ и проблему множественных сравнений . ^{[ 119 ]}^{[ 120 ]} До того, как разногласия были обнародованы в 2010 году, от 25 до 40% публикуемых исследований фМРТ не использовали скорректированные сравнения. Но к 2012 году это число упало до 10%. ^{[ 121 ]} Доктор Салли Сейтел в статье для журнала Time предупредила, что, хотя сканирование мозга имеет научную ценность, отдельные области мозга часто служат нескольким целям, и «обратные выводы», которые обычно используются в сообщениях прессы, несут значительную вероятность сделать неверные выводы. ^{[ 122 ]} В 2015 году было обнаружено, что в вычислениях фМРТ была обнаружена статистическая ошибка, которая, вероятно, сделала недействительными как минимум 40 000 исследований фМРТ, проведенных до 2015 года, и исследователи предполагают, что на результаты до исправления ошибки нельзя полагаться. ^{[ 123 ]}^{[ 124 ]} Более того, позже было показано, что то, как устанавливаются параметры в программном обеспечении, определяет уровень ложных срабатываний. Другими словами, результат исследования можно определить путем изменения параметров программного обеспечения. ^{[ 125 ]}

В 2020 году профессор Ахмад Харири (Университет Дьюка), один из первых исследователей, применивших фМРТ, провел крупномасштабный эксперимент, целью которого было проверить надежность фМРТ на отдельных людях. В своем исследовании он скопировал протоколы из 56 опубликованных статей по психологии, в которых использовалась фМРТ. Результаты показывают, что фМРТ имеет низкую надежность, когда речь идет об отдельных случаях, но хорошую надежность, когда речь идет об общих моделях человеческого мышления. ^{[ 126 ]}^{[ 127 ]}^{[ 128 ]}

См. также

Примечания

Цитаты

^ «Магнитный резонанс, критическое рецензируемое введение; функциональная МРТ» (PDF) . ТРТФ/ЕМРФ 2023 . Проверено 23 января 2023 г.
^ Хюттель, Сонг и Маккарти (2009)
^ Логотетис, Северная Каролина ; Паулс, Джон; Огат, М.; Тринат, Т.; Ольтерманн, А. (июль 2001 г.). «Нейрофизиологическое исследование основы ЖИРНОГО сигнала в фМРТ». Природа . 412 (6843): 150–157. Бибкод : 2001Natur.412..150L . дои : 10.1038/35084005 . ПМИД 11449264 . S2CID 969175 . Наши результаты однозначно показывают, что пространственно локализованное увеличение контраста BOLD прямо и монотонно отражает увеличение нейронной активности.
^ Jump up to: ^а ^б Хюттель, Сонг и Маккарти (2009 , стр. 26)
^ Хюттель, Сонг и Маккарти (2009 , стр. 4)
^ Томас, Роджер К. (1 января 1993 г.). «ВВЕДЕНИЕ: Фестиваль биопсихологии в честь Лелона Дж. Пикока» . Журнал общей психологии . 120 (1): 5.
^ Детре, Джон А.; Рао, Хэнъи; Ван, Дэнни Джей-Джей; Чен, Юй Фэнь; Ван, Зе (май 2012 г.). «Применение МРТ артерий в головном мозге» . Журнал магнитно-резонансной томографии . 35 (5): 1026–1037. дои : 10.1002/jmri.23581 . ПМК 3326188 . ПМИД 22246782 .
^ Jump up to: ^а ^б Ланглебен, Д.Д.; Мориарти, Дж. К. (2013). «Использование изображений мозга для обнаружения лжи: где сталкиваются наука, право и исследовательская политика» . Закон о государственной политике в области психологии . 19 (2): 222–234. дои : 10.1037/a0028841 . ПМК 3680134 . ПМИД 23772173 .
^ Хюттель, Сонг и Маккарти (2009 , стр. 198–200, 208–211)
^ Хюттель, Сонг и Маккарти (2009 , стр. 168); Рой и Шеррингтон (1890)
^ Хюттель, Сонг и Маккарти (2009 , стр. 198–200, 208–211)
^ Сандроне, Стефано; Бачигалуппи, Марко; Галлони, Марко Р.; Мартино, Джанвито (ноябрь 2012 г.). «Анджело Моссо (1846–1910)». Журнал неврологии . 259 (11): 2513–2514. дои : 10.1007/s00415-012-6632-1 . hdl : 2318/140004 . ПМИД 23010944 . S2CID 13365830 .
^ Jump up to: ^а ^б ^с Сандроне, Стефано; Бачигалуппи, Марко; Галлони, Марко Р.; Каппа, Стефано Ф.; Моро, Андреа; Катани, Марко; Филиппи, Массимо; Монти, Мартин М.; Перани, Даниэла; Мартино, Джанвито (февраль 2014 г.). «Взвешивание мозговой активности на весах: обнаруживаются оригинальные рукописи Анджело Моссо» . Мозг . 137 (2): 621–633. дои : 10.1093/brain/awt091 . hdl : 2318/141932 . ПМИД 23687118 .
^ Филд, Дэвид Т.; Инман, Лаура А. (февраль 2014 г.). «Взвешивание мозговой активности на весах: современное повторение исторического эксперимента Анджело Моссо» . Мозг . 137 (2): 634–639. дои : 10.1093/brain/awt352 . ПМИД 24408614 .
^ Райхл (2000 , стр. 39)
^ Логотетис (2008 , стр. S3); Огава и др. (1990)
^ Белливо, Дж.; Кеннеди, Д.; МакКинстри, Р.; Бухбиндер, Б.; Вайскофф, Р.; Коэн, М.; Вевеа, Дж.; Брэди, Т.; Розен, Б. (1 ноября 1991 г.). «Функциональное картирование зрительной коры человека методом магнитно-резонансной томографии». Наука . 254 (5032): 716–719. Бибкод : 1991Sci...254..716B . дои : 10.1126/science.1948051 . ПМИД 1948051 .
^ Хюттель, Сонг и Маккарти (2009 , стр. 204–5)
^ Квонг, КК; Белливо, JW; Чеслер, Д.А.; Гольдберг, IE; Вайскофф, Р.М.; Понселе, BP; Кеннеди, Д.Н.; Хоппель, Бельгия; Коэн, MS; Тернер, Р. (15 июня 1992 г.). «Динамическая магнитно-резонансная томография активности головного мозга человека при первичной сенсорной стимуляции» . Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки . 89 (12): 5675–5679. Бибкод : 1992PNAS...89.5675K . дои : 10.1073/pnas.89.12.5675 . ПМК 49355 . ПМИД 1608978 .
^ Хюттель, Сонг и Маккарти (2009 , стр. 205–208)
^ Хюттель, Сонг и Маккарти (2009 , стр. 6–7)
^ Хюттель, Сонг и Маккарти (2009 , стр. 199)
^ Хюттель, Сонг и Маккарти (2009 , стр. 194)
^ Хюттель, Сонг и Маккарти (2009 , стр. 220–229)
^ Хюттель, Сонг и Маккарти (2009 , стр. 208–214)
^ Огава и Сунг (2007)
^ Хюттель, Сонг и Маккарти (2009 , стр. 243–45)
^ Шаро, Дэниел; ван Мурик, Тим; Бэйнс, Лорен Дж.; Сегерт, Катриен; Вебер, Кирстен; Хагоорт, Питер; Норрис, Дэвид Г. (15 октября 2019 г.). «Ламинарная фМРТ выявляет направленные взаимодействия в распределенных сетях во время языковой обработки» . Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки . 116 (42): 21185–21190. Бибкод : 2019PNAS..11621185S . дои : 10.1073/pnas.1907858116 . ПМК 6800353 . ПМИД 31570628 .
^ Хюттель, Сонг и Маккарти (2009 , стр. 214–220)
^ Логотетис (2008 , стр. S4–S6)
^ Карр, Риссман и Вагнер (2010)
^ Хюттель, Сонг и Маккарти (2009 , стр. 220–29)
^ Коэн, Марк С. (август 1997 г.). «Параметрический анализ данных фМРТ с использованием методов линейных систем». НейроИмидж . 6 (2): 93–103. дои : 10.1006/нимг.1997.0278 . ПМИД 9299383 . S2CID 7708045 .
^ Бойнтон, Джеффри М.; Энгель, Стивен А.; Гловер, Гэри Х.; Хигер, Дэвид Дж. (1 июля 1996 г.). «Линейный системный анализ функциональной магнитно-резонансной томографии человека V1» . Журнал неврологии . 16 (13): 4207–4221. doi : 10.1523/JNEUROSCI.16-13-04207.1996 . ПМК 6579007 . ПМИД 8753882 .
^ Хюттель, Сонг и Маккарти (2009 , стр. 229–37)
^ Логотетис, Никос К.; Паулс, Джон; Огат, Марк; Тринат, Торстен; Ольтерманн, Аксель (июль 2001 г.). «Нейрофизиологическое исследование основы сигнала фМРТ». Природа . 412 (6843): 150–157. Бибкод : 2001Natur.412..150L . дои : 10.1038/35084005 . ПМИД 11449264 . S2CID 969175 .
^ Ким и др. (2000 , стр. 109–110)
^ Хюттель, Сонг и Маккарти (2009 , стр. 209–210)
^ Бульте (2006 , стр. 48)
^ Логотетис (2008 , стр. S7–S8)
^ Хюттель, Сонг и Маккарти (2009 , стр. 209–210)
^ Ким и др. (2000 , стр. 107–109)
^ Десаи, М.; Кан, И.; Кноблих, У.; Бернштейн, Дж.; Аталлах, Х.; Ян, А.; Копелл, Н.; Бакнер, РЛ; Грейбил, AM; Мур, CI; Бойден, ES (2011). «Картирование сетей мозга у бодрствующих мышей с использованием комбинированного оптического нейронного контроля и фМРТ» . Журнал нейрофизиологии . 105 (3): 1393–1405. дои : 10.1152/jn.00828.2010 . ПМК 3074423 . ПМИД 21160013 .
^ Ли, Джин Хён; Дюран, Реми; Градинару, Вивиана; Чжан, Фэн; Гошен, Инбал; Ким, Дэ-Шик; Фенно, Лиф Э.; Рамакришнан, Чару; Дейсерот, Карл (июнь 2010 г.). «Глобальные и локальные сигналы фМРТ, управляемые нейронами, оптогенетически определяемыми по типу и связям» . Природа . 465 (7299): 788–792. Бибкод : 2010Natur.465..788L . дои : 10.1038/nature09108 . ПМК 3177305 . ПМИД 20473285 .
^ Кан, И.; Десаи, М.; Кноблих, У.; Бернштейн, Дж.; Хеннингер, М.; Грейбил, AM; Бойден, ES; Бакнер, РЛ; Мур, CI (19 октября 2011 г.). «Характеристика временной линейности функционального ответа МРТ посредством оптического контроля неокортикальных пирамидных нейронов» . Журнал неврологии . 31 (42): 15086–15091. doi : 10.1523/JNEUROSCI.0007-11.2011 . ПМК 3225054 . ПМИД 22016542 .
^ Дейл, Андерс М.; Бакнер, Рэнди Л. (1997). «Выборочное усреднение быстро представленных отдельных испытаний с использованием фМРТ». Картирование человеческого мозга . 5 (5): 329–340. doi : 10.1002/(SICI)1097-0193(1997)5:5<329::AID-HBM1>3.0.CO;2-5 . ПМИД 20408237 . S2CID 6401373 .
^ Ромбоутс, Баркхоф и Шелтенс (2007 , стр. 1)
^ Ромбоутс, Баркхоф и Шелтенс (2007 , стр. 4–5)
^ Ромбаутс, Баркхоф и Шелтенс (2007 , стр. 10)
^ Ромбаутс, Баркхоф и Шелтенс (2007 , стр. 14)
^ Ромбаутс, Баркхоф и Шелтенс (2007 , стр. 18–26)
^ Хюттель, Сонг и Маккарти (2009 , стр. 476–80)
^ Логотетис (2008)
^ Хюттель, Сонг и Маккарти (2009 , стр. 243–244)
^ См . эту статью, заархивированную 7 января 2023 г., в статье Wayback Machine из журнала Philosophy Now , в которой говорится, что компьютеры могут предсказывать эмоциональные состояния исключительно на основе данных фМРТ в 70–84% случаев.
^ Хюттель, Сонг и Маккарти (2009 , стр. 256–8)
^ Хюттель, Сонг и Маккарти (2009 , стр. 258–9)
^ Фассбендер, Кэтрин; Мукерджи, Прерона; Швейцер, Джули Б. (апрель 2017 г.). «Минимизация шума при функциональной МРТ у детей; Подростки с отклонениями в развитии и типичным развитием» . НейроИмидж . 149 : 338–347. doi : 10.1016/j.neuroimage.2017.01.021 . ПМК 5422202 . ПМИД 28130195 .
^ Хюттель, Сонг и Маккарти (2009 , стр. 259–62)
^ Хюттель, Сонг и Маккарти (2009 , стр. 262–7); Линдквист (2008)
^ Предварительная обработка обобщена в работе Huettel, Song & McCarthy (2009 , стр. 267–289), измененной новым обзором Линдквиста (2008 , стр. 11–13).
^ Базовую модель GLM см. в описании Huettel, Song & McCarthy (2009 , стр. 343–256). MVPA и классификация многовоксельных шаблонов описаны в одном и том же тексте на стр. 408–415.
^ Хебарт, Мартин Н.; Бейкер, Крис И. (15 октября 2018 г.). «Деконструкция многомерного декодирования для исследования функций мозга» . НейроИмидж . 180 (Часть А): 4–18. doi : 10.1016/j.neuroimage.2017.08.005 . ISSN 1095-9572 . ПМЦ 5797513 . ПМИД 28782682 .
^ Карлсон, Томас А.; Уордл, Сьюзен Г. (15 апреля 2015 г.). «Разумное декодирование» . НейроИмидж . 110 : 217–218. doi : 10.1016/j.neuroimage.2015.02.009 . ISSN 1053-8119 . ПМИД 25680521 . S2CID 24436113 .
^ Бхандари, Апурва; Ганье, Кристофер; Бадре, Дэвид (октябрь 2018 г.). «Чуть выше шанса: труднее ли декодировать информацию из паттернов гемодинамической активности префронтальной коры?» . Журнал когнитивной нейронауки . 30 (10): 1473–1498. дои : 10.1162/jocn_a_01291 . ISSN 0898-929X . ПМИД 29877764 . S2CID 46954312 .
^ Хурани, О, Чаркари, Н.М., Джалили, С. Система выбора вокселей, основанная на метаэвристическом поиске и взаимной информации для декодирования мозга. Int J Imaging Syst Technol. 2019 год; 29: 663–676. https://doi.org/10.1002/ima.22353.
^ Хюттель, Сонг и Маккарти (2009 , стр. 449)
^ Хюттель, Сонг и Маккарти (2009 , стр. 4); Логотетис (2008)
^ Ильмониеми и Аронен (2000 , стр. 454)
^ Хюттель, Сонг и Маккарти (2009 , стр. 449)
^ «Одновременная ТМС/фМРТ » fmri.at | нейровизуализация и стимуляция» .
^ Наварро де Лара, Люсия И.; Тик, Мартин; Волец, Майкл; Фрасс-Кригль, Роберта; Мозер, Эвальд; Лайслер, Эльмар; Виндишбергер, Кристиан (апрель 2017 г.). «Высокочувствительная ТМС/фМРТ моторной коры человека с использованием специальной многоканальной МР-катушки». НейроИмидж . 150 : 262–269. doi : 10.1016/j.neuroimage.2017.02.062 . ПМИД 28254457 . S2CID 3676325 .
^ Jump up to: ^а ^б Халлер С.; Барч А. (2009). «Подводные камни фМРТ». Европейская радиология . 19 (11): 2689–2706. дои : 10.1007/s00330-009-1456-9 . ПМИД 19504107 . S2CID 26759374 .
^ Jump up to: ^а ^б Грабовски, Т.Дж.; Дамасио, Арканзас (2000). «Исследование языка с помощью функциональной нейровизуализации» . Картирование мозга: системы . стр. 425–461. дои : 10.1016/B978-012692545-6/50016-7 . ISBN 978-0-12-692545-6 .
^ Jump up to: ^а ^б Агирре, ГК; Д'Эспозито, М. (1999). «Экспериментальный дизайн для фМРТ головного мозга». В Бандеттини, Пенсильвания; Мунен, Дж. (ред.). Функциональная МРТ . Берлин: Springer-Verlag. стр. 369–380.
^ Jump up to: ^а ^б Дональдсон, Д.; Бакнар, Р. (2001). «Эффективная парадигма проектирования». В Джеззарде, П.; Мэтьюз, премьер-министр; Смит, С.М. (ред.). Функциональная МРТ: введение в методы . Нью-Йорк: Издательство Оксфордского университета. стр. 177–195.
^ Розен, Брюс Р.; Бакнер, Рэнди Л.; Дейл, Андерс М. (3 февраля 1998 г.). «Функциональная МРТ, связанная с событиями: прошлое, настоящее и будущее» . Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки . 95 (3): 773–780. Бибкод : 1998PNAS...95..773R . дои : 10.1073/pnas.95.3.773 . ПМК 33797 . ПМИД 9448240 .
^ Д'Эспозито, Марк; Заран, Эрик; Агирре, Джеффри К. (1999). «Функциональная МРТ, связанная с событиями: значение для когнитивной психологии». Психологический вестник . 125 (1): 155–164. дои : 10.1037/0033-2909.125.1.155 . ПМИД 9990848 .
^ Старк, Крейг Э.Л.; Сквайр, Ларри Р. (23 октября 2001 г.). «Когда ноль не ноль: проблема неоднозначных исходных условий в фМРТ» . Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки . 98 (22): 12760–12766. Бибкод : 2001PNAS...9812760S . дои : 10.1073/pnas.221462998 . ПМЦ 60127 . ПМИД 11592989 .
^ Jump up to: ^а ^б ^с Полдрак Р.А. (2008). «Роль фМРТ в когнитивной нейробиологии: где мы находимся?». Курс. Мнение. Нейробиол . 18 (2): 223–7. дои : 10.1016/j.conb.2008.07.006 . ПМИД 18678252 . S2CID 14983903 .
^ Харрисон, Гленн В. (ноябрь 2008 г.). «Нейроэкономика: возвращение». Экономика и философия . 24 (3): 533–544. дои : 10.1017/s0266267108002149 . S2CID 154376751 .
^ Jump up to: ^а ^б ^с Полдрак, Р. (февраль 2006 г.). «Можно ли вывести когнитивные процессы на основе данных нейровизуализации?» (PDF) . Тенденции в когнитивных науках . 10 (2): 59–63. дои : 10.1016/j.tics.2005.12.004 . ПМИД 16406760 . S2CID 13498984 .
^ Хенсон Р. (2006). «Прямой вывод с использованием функциональной нейровизуализации: диссоциации против ассоциаций». Тенденции Когн. наук. (Регул. Ред.) . 10 (2): 64–9. дои : 10.1016/j.tics.2005.12.005 . ПМИД 16406759 . S2CID 27185 .
^ Найт, Дэвид К.; Смит, Кристин Н.; Ченг, Доминик Т.; Штейн, Эллиот А.; Хелмстеттер, Фред Дж. (сентябрь 2004 г.). «Активность миндалевидного тела и гиппокампа при приобретении и исчезновении у человека обусловленности страхом» . Когнитивная, аффективная и поведенческая нейронаука . 4 (3): 317–325. дои : 10.3758/cabn.4.3.317 . ПМИД 15535167 .
^ Габриэли, Джон Д.Э.; МакГлинчи-Беррот, Регина; Каррильо, Мария К.; Глюк, Марк А.; Чермак, Лэрд С.; Дистерхофт, Джон Ф. (1995). «Классическое кондиционирование с задержкой моргания при амнезии». Поведенческая нейронаука . 109 (5): 819–827. дои : 10.1037/0735-7044.109.5.819 . ПМИД 8554707 .
^ Хюттель, Сонг и Маккарти (2009 , стр. 53)
^ Сахито и Слани (2012 , стр. 60)
^ Хюттель, Сонг и Маккарти (2009 , стр. 50–52)
^ Хюттель, Сонг и Маккарти (2009 , стр. 44)
^ Формика, Доменико; Сильвестри, Серджио (22 апреля 2004 г.). «Биологические эффекты воздействия магнитно-резонансной томографии: обзор» . Биомедицинская инженерия онлайн . 3:11 . дои : 10.1186/1475-925X-3-11 . ПМК 419710 . ПМИД 15104797 .
^ Jump up to: ^а ^б Хартвиг, Валентина; Джованнетти, Джулио; Ванелло, Никола; Ломбарди, Массимо; Ландини, Луиджи; Сими, Сильвана (2009). «Биологические эффекты и безопасность магнитно-резонансной томографии: обзор» . Международный журнал экологических исследований и общественного здравоохранения . 6 (6): 1778–1798. дои : 10.3390/ijerph6061778 . ПМК 2705217 . ПМИД 19578460 .
^ Фихтер, Майкл; Стели, Джулия; Фукс, Тобиас А.; Дугуд, Светлана; Гамперли, Оливер; Кауфманн, Филипп А. (7 августа 2013 г.). «Влияние магнитно-резонансной томографии сердца на целостность ДНК лимфоцитов человека» . Европейский кардиологический журнал . 34 (30): 2340–2345. doi : 10.1093/eurheartj/eht184 . ПМЦ 3736059 . ПМИД 23793096 .
^ Ли, Джун Вон; Ким, Мён Сон; Ким, Ян Джи; Чхве, Ён Джу; Ли, Ёнхён; Чунг, Хай Вон (октябрь 2011 г.). «Генотоксические эффекты магнитно-резонансной томографии 3 Т в культивируемых лимфоцитах человека». Биоэлектромагнетизм . 32 (7): 535–542. дои : 10.1002/bem.20664 . ПМИД 21412810 . S2CID 205467617 .
^ Сими, Сильвана; Балларден, Микела; Казелла, Марта; Де Марки, Даниэле; Хартвиг, Валентина; Джованнетти, Джулио; Ванелло, Никола; Габбриеллини, Сабрина; Ландини, Луиджи; Ломбарди, Массимо (октябрь 2008 г.). «Незначительно ли генотоксическое действие магнитного резонанса? Низкая персистенция частоты микроядер в лимфоцитах людей после сканирования сердца». Мутационные исследования/Фундаментальные и молекулярные механизмы мутагенеза . 645 (1–2): 39–43. дои : 10.1016/j.mrfmmm.2008.08.011 . ПМИД 18804118 .
^ Сузуки, Ю.; Икехата, М; Накамура, К; Нисиока, М; Асанума, К; Коана, Т; Симидзу, Х. (1 ноября 2001 г.). «Индукция микроядер у мышей, подвергнутых воздействию статических магнитных полей» . Мутагенез . 16 (6): 499–501. дои : 10.1093/mutage/16.6.499 . ПМИД 11682641 .
^ Кнуути, Дж.; Сарасте, А.; Каллио, М.; Минн, Х. (2 августа 2013 г.). «Вызывает ли магнитно-резонансная томография сердца повреждение ДНК?» . Европейский кардиологический журнал . 34 (30): 2337–2339. doi : 10.1093/eurheartj/eht214 . ПМИД 23821403 .
^ Хюттель, Сонг и Маккарти (2009 , стр. 420–40).
^ Ловенберг (2008) ; ( Мозговая афера? 2004 ); МакКлюр и др. (2004)
^ ( Мозговое мошенничество? 2004 )
^ Ловенберг (2008)
^ Девлин (2012)
^ ( Мозговое мошенничество? 2004 )
^ Браммер (2004)
^ Сахито и Слани (2012 , стр. 57)
^ Нараян (2009)
^ Сахито и Слани (2012 , стр. 41)
^ Нараян (2009)
^ Миллер (2010)
^ Нараян (2009)
^ Моббс, Дин; Лау, Хакван С; Джонс, Оуэн Д; Фрит, Кристофер Д. (17 апреля 2007 г.). «Закон, ответственность и мозг» . ПЛОС Биология . 5 (4): е103. doi : 10.1371/journal.pbio.0050103 . ПМК 1852146 . ПМИД 17439297 . S2CID 7519294 .
^ Симпсон, младший (2008). «Функциональная МРТ-детекция лжи: слишком хорошо, чтобы быть правдой?». Журнал Американской академии психиатрии и права . 36 (4): 491–8. ПМИД 19092066 .
^ Годе, Лин М. (2011). «Снятие отпечатков пальцев мозга, научные данные и Добер: предостерегающий урок из Индии». Юриметрика . 51 (3): 293–318. JSTOR 41307131 .
^ Вул, Эдвард; Харрис, Кристина; Винкельман, Петр; Пашлер, Гарольд (май 2009 г.). «Загадочно высокие корреляции в фМРТ-исследованиях эмоций, личности и социального познания» . Перспективы психологической науки . 4 (3): 274–290. дои : 10.1111/j.1745-6924.2009.01125.x . ПМИД 26158964 . S2CID 242553 .
^ Ринк П.А. (2005). «Ринксайд – Функциональная визуализация ведет поиск триггера для покупки» . Ринксайд .
^ Либерман, Мэтью Д.; Беркман, Эллиот Т.; Вейгер, Тор Д. (май 2009 г.). «Корреляции в социальной нейронауке — это не вуду: комментарий к Вулу и др. (2009)» . Перспективы психологической науки . 4 (3): 299–307. дои : 10.1111/j.1745-6924.2009.01128.x . ПМК 5017149 . ПМИД 26158967 .
^ Тернер, Бенджамин О.; Пол, Эрик Дж.; Миллер, Майкл Б.; Барби, Арон К. (декабрь 2018 г.). «Небольшие размеры выборки снижают воспроизводимость исследований фМРТ, основанных на задачах» . Коммуникационная биология . 1 (1): 62. дои : 10.1038/s42003-018-0073-z . ПМК 6123695 . ПМИД 30271944 .
^ Ни, Дерек Эван (декабрь 2019 г.). «Воспроизводимость фМРТ зависит от достаточного количества данных на индивидуальном уровне» . Коммуникационная биология . 2 (1): 130. дои : 10.1038/s42003-019-0378-6 . ПМК 6461660 . ПМИД 30993214 .
^ Тернер, Бенджамин О.; Сантандер, Тайлер; Пол, Эрик Дж.; Барби, Арон К.; Миллер, Майкл Б. (декабрь 2019 г.). «Ответ на вопрос: воспроизводимость фМРТ зависит от достаточного количества данных на индивидуальном уровне» . Коммуникационная биология . 2 (1): 129. дои : 10.1038/s42003-019-0379-5 . ПМК 6461603 . ПМИД 30993213 .
^ Маргулис, Дэниел С. (2011). «Лосось сомнения». Критическая нейронаука . стр. 273–285. дои : 10.1002/9781444343359.ch13 . ISBN 978-1-4443-4335-9 .
^ Беннетт, См; Миллер, МБ; Вулфорд, Гл (июль 2009 г.). «Нейронные корреляты межвидовой перспективы при посмертном изучении атлантического лосося: аргумент в пользу коррекции множественных сравнений». НейроИмидж . 47 : S125. CiteSeerX 10.1.1.161.8384 . дои : 10.1016/S1053-8119(09)71202-9 . S2CID 220973284 .
^ «Шнобелевская премия по неврологии: исследование мертвого лосося» . Scicurious Brain, Сеть блогов Scientific American . 25 сентября 2012 г. Проверено 28 ноября 2014 г.
^ Сатель, Салли (30 мая 2013 г.). «Не читайте слишком много о сканировании мозга» . Время . Проверено 15 сентября 2020 г.
^ Эклунд, Андерс; Николс, Томас Э.; Кнутссон, Ганс (2016). «Кластерная неудача: почему выводы фМРТ о пространственной протяженности привели к увеличению количества ложноположительных результатов» . Труды Национальной академии наук . 113 (28): 7900–7905. Бибкод : 2016PNAS..113.7900E . дои : 10.1073/pnas.1602413113 . ПМЦ 4948312 . ПМИД 27357684 .
^ «Ошибка в программном обеспечении FMRI может свести на нет 15 лет исследований мозга» . 6 июля 2016 г.
^ Мюллер, Карстен; Лепсиен, Йоран; Мёллер, Харальд Э.; Ломанн, Габриэле (28 июня 2017 г.). «Комментарий: Сбой кластера: почему выводы фМРТ о пространственной протяженности привели к увеличению количества ложноположительных результатов» . Границы человеческой неврологии . 11 : 345. дои : 10.3389/fnhum.2017.00345 . ПМЦ 5487467 . ПМИД 28701944 .
^ Тейлор, Мишель (4 июня 2020 г.). «Пионер фМРТ ставит под сомнение технологию, 15 лет его собственной работы» . LaboratoryEquipment.com . Проверено 15 сентября 2020 г.
^ Уэллетт, Дженнифер (8 июля 2020 г.). «Ученый Дьюка подвергает сомнению свои собственные исследования с помощью нового исследования, ошибочного задания фМРТ» . Арс Техника . Проверено 15 сентября 2020 г.
^ Коэн, Арианна (25 июня 2020 г.). «Исследователи Университета Дьюка говорят, что все исследования мозговой активности, которые вы когда-либо читали, ошибочны» . Компания Фаст . Проверено 15 сентября 2020 г.

Ссылки

«Мозговое мошенничество?», Nature Neuroscience , 7 (7): 683, 2004, doi : 10.1038/nn0704-683 , PMID 15220922.
Браммер, М. (2004), «Переписка: мошенничество с мозгом?», Nature Neuroscience , 7 (10): 1015, doi : 10.1038/nn1004-1015 , PMID 15452565 , S2CID 5158938
Булте, Д. (2006), Жирная физиология (слайды лекций) (PDF) , Центр FMRI мозга, Оксфордский университет, заархивировано из оригинала (PDF) 24 мая 2012 г. , получено 31 декабря 2011 г.
Карр, Валери А.; Риссман, Джесси; Вагнер, Энтони Д. (февраль 2010 г.). «Визуализация медиальной височной доли человека с помощью фМРТ высокого разрешения» . Нейрон . 65 (3): 298–308. дои : 10.1016/j.neuron.2009.12.022 . ПМК 2844113 . ПМИД 20159444 .
Девлин, Х. (2012), Введение в фМРТ: клиническое и коммерческое использование , Оксфордский центр функциональной МРТ головного мозга, Оксфордский университет, Великобритания, заархивировано из оригинала 7 декабря 2011 г. , получено 1 января 2012 г.
Функциональная магнитно-резонансная томография (фМРТ) — мозг , Американский колледж радиологии и радиологическое общество Северной Америки, 24 мая 2011 г. , данные получены 30 декабря 2011 г.
Хюттель, ЮАР; Сонг, AW; Маккарти, Г. (2009), Функциональная магнитно-резонансная томография (2-е изд.), Массачусетс: Sinauer, ISBN 978-0-87893-286-3
Ильмониеми, Р.Дж.; Аронен, Х.Дж. (2000), «Корковая возбудимость и связность, отраженные в фМРТ, МЭГ, ЭЭГ и ТМС», в Moonen, CTW; Бандеттини, Пенсильвания (ред.), Функциональная МРТ , Медицинская радиология, Берлин: Springer, стр. 101–111. 453–463, doi : 10.1007/978-3-642-58716-0_37 (неактивен 26 апреля 2024 г.), ISBN 978-3-540-67215-9 {{citation}}: CS1 maint: DOI неактивен по состоянию на апрель 2024 г. ( ссылка )
Ким, СГ; Ли, СП; Гудиер, Б.; Сильва, AC (2000), «Пространственное разрешение BOLD и других методов фМРТ», в Moonen, CTW; Бандеттини, Пенсильвания (ред.), Функциональная МРТ , медицинская радиология, Берлин: Springer, стр. 195–203, doi : 10.1007/978-3-642-58716-0_18 (неактивен 26 апреля 2024 г.), ISBN 978-3-540-67215-9 {{citation}}: CS1 maint: DOI неактивен по состоянию на апрель 2024 г. ( ссылка )
Линдквист, Массачусетс (2008), «Статистический анализ данных фМРТ», Statistical Science , 23 (4): 439–64, arXiv : 0906.3662 , doi : 10.1214/09-STS282 , S2CID 14221210
Логотетис, НК (12 июня 2008 г.), «Что мы можем и чего не можем делать с помощью фМРТ», Nature , 453 (7197): 869–78, Бибкод : 2008Natur.453..869L , doi : 10.1038/nature06976 , ПМИД 18548064 , С2КИД 4403097
Ловенберг, К. (7 октября 2008 г.), Neuro-Cola: способность нейробиологии измерять потребительские предпочтения , Стэнфордский центр права и блог биологических наук , данные получены 1 января 2012 г.
МакКлюр, С.; Ли, Дж.; Томлин, Д.; Сайперт, Канзас; Монтегю, LM; Монтегю, PR (2004), «Нейронные корреляты поведенческих предпочтений культурно знакомых напитков», Neuron , 44 (2): 379–387, doi : 10.1016/j.neuron.2004.09.019 , PMID 15473974 , S2CID 15015392
Миллер, Г. (2010), «Обнаружение лжи фМРТ не проходит юридическую проверку», Science , 328 (5984): 1336–1337, Bibcode : 2010Sci...328.1336M , doi : 10.1126/science.328.5984.1336-a , ПМИД 20538919
Нараян А. (20 июля 2009 г.), «МРТ-сканирование мозга: лучший детектор лжи?» , Время , заархивировано из оригинала 3 августа 2009 г. , получено 1 января 2012 г.
Огава, С.; Ли, ТМ; Наяк, А.С.; Глинн, П. (1990), «Чувствительный к кислороду контраст в магнитно-резонансных изображениях мозга грызунов в сильных магнитных полях», Magnetic Resonance in Medicine , 14 (1): 68–78, doi : 10.1002/mrm.1910140108 , PMID 2161986 , S2CID 12379024
Огава, С.; Сунг, Ю. (2007), «Функциональная магнитно-резонансная томография», Scholarpedia , 2 (10): 3105, Bibcode : 2007SchpJ...2.3105O , doi : 10.4249/scholarpedia.3105
Райхл, Мэн (2000), Тога, AW; Мацциотта, Дж. К. (ред.), Картирование мозга: системы , Лондон: Academic Press, ISBN. 978-0-12-692545-6 , заархивировано из оригинала 13 января 2012 г. , получено 1 января 2012 г.
Ромбоутс, САРБ; Баркхоф, Ф.; Шелтенс, П. (2007), Клиническое применение функциональной МРТ головного мозга , Великобритания: Oxford University Press, ISBN 978-0-19-856629-8
Рой, CS; Шеррингтон, CS (1890), «О регуляции кровоснабжения головного мозга», Journal of Physiology , 11 (1–2): 85–158, doi : 10.1113/jphysical.1890.sp000321 , PMC 1514242 , PMID 16991945
Сахито, Ф.; Слани, В. (2012), «Функциональная магнитно-резонансная томография и проблема обеспечения баланса между безопасностью человека и безопасностью государства» , Human Security Perspectives 1 , 2012 (1): 38–66, arXiv : 1204.3543 , Bibcode : 2012arXiv1204.3543S

Учебники

EMRF/TRTF (Питер А. Ринк, редактор), Магнитный резонанс: рецензируемое критическое введение, 13-е издание, 2023 г. ( бесплатный тираж )
Джозеф П. Хорнак, Основы МРТ ( онлайн )
Ричард Б. Бакстон, Введение в функциональную магнитно-резонансную томографию: принципы и методы , Cambridge University Press, 2002 г., ISBN 0-521-58113-3
Роберто Кабеса и Алан Кингстон, редакторы, Справочник по функциональной нейровизуализации познания, второе издание , MIT Press, 2006, ISBN 0-262-03344-5
Хюттель, ЮАР; Песня, AW; Маккарти, Г., Функциональная магнитно-резонансная томография, второе издание , 2009 г., Массачусетс: Sinauer, ISBN 978-0-87893-286-3

Дальнейшее чтение

Ланглебен, Д.Д.; Шредер, Л.; Мальджян, Дж.А.; Гур, РЦ; Макдональд, С.; Рэгланд, доктор юридических наук; О'Брайен, CP; Чилдресс, Арканзас (март 2002 г.). «Активность мозга во время симуляции обмана: исследование функционального магнитного резонанса, связанное с событиями». НейроИмидж . 15 (3): 727–732. дои : 10.1006/нимг.2001.1003 . ПМИД 11848716 . S2CID 14676750 .
Механул-Шиппер, Д. Джаннет; ван дер Каллен, Бас ФВ; Кольер, Вилли Н.Дж.М.; ван дер Слейс, Марко К.; ван Эрнинг, Леон Дж.Т.О.; Тийссен, Хенк О.М.; Эзебург, Беренд; Хофнагельс, Виллиброрд Х.Л.; Янсен, Рене ВММ (май 2002 г.). «Одновременные измерения изменений церебральной оксигенации во время активации мозга с помощью ближней инфракрасной спектроскопии и функциональной магнитно-резонансной томографии у здоровых молодых и пожилых людей» . Картирование человеческого мозга . 16 (1): 14–23. дои : 10.1002/hbm.10026 . ПМЦ 6871837 . ПМИД 11870923 .
Салли Сатель; Скотт О. Лилиенфельд (2015). Промытые мозги: Соблазнительная привлекательность бессмысленной нейронауки . Основные книги. ISBN 978-0465062911 .

Внешние ссылки

www.mri-tutorial.com MRI-TUTORIAL.COM – бесплатный учебный репозиторий по нейровизуализации.
Проект BrainMapping.ORG - веб-сайт сообщества, где можно найти информацию о картах мозга и методах.
Видео фМРТ на RadiologyTube.com. Архивировано 18 августа 2020 г. на Wayback Machine . Коллекция видеороликов фМРТ.
Программа Колумбийского университета по визуализации и когнитивным наукам: фМРТ

[1] «Магнитный резонанс, критическое рецензируемое введение; функциональная МРТ» (PDF) . ТРТФ/ЕМРФ 2023 . Проверено 23 января 2023 г.

[Huettel_2009-2] Хюттель, Сонг и Маккарти (2009)

[drnikos01-3] Логотетис, Северная Каролина ; Паулс, Джон; Огат, М.; Тринат, Т.; Ольтерманн, А. (июль 2001 г.). «Нейрофизиологическое исследование основы ЖИРНОГО сигнала в фМРТ». Природа . 412 (6843): 150–157. Бибкод : 2001Natur.412..150L . дои : 10.1038/35084005 . ПМИД 11449264 . S2CID 969175 . Наши результаты однозначно показывают, что пространственно локализованное увеличение контраста BOLD прямо и монотонно отражает увеличение нейронной активности.

[Huettel_2009,_pg.26-4] Jump up to: ^а ^б Хюттель, Сонг и Маккарти (2009 , стр. 26)

[5] Хюттель, Сонг и Маккарти (2009 , стр. 4)

[6] Томас, Роджер К. (1 января 1993 г.). «ВВЕДЕНИЕ: Фестиваль биопсихологии в честь Лелона Дж. Пикока» . Журнал общей психологии . 120 (1): 5.

[7] Детре, Джон А.; Рао, Хэнъи; Ван, Дэнни Джей-Джей; Чен, Юй Фэнь; Ван, Зе (май 2012 г.). «Применение МРТ артерий в головном мозге» . Журнал магнитно-резонансной томографии . 35 (5): 1026–1037. дои : 10.1002/jmri.23581 . ПМК 3326188 . ПМИД 22246782 .

[Using_Brain_Imaging_for_Lie_Detection:_Where_Science,_Law,_and_Policy_Collide-8] Jump up to: ^а ^б Ланглебен, Д.Д.; Мориарти, Дж. К. (2013). «Использование изображений мозга для обнаружения лжи: где сталкиваются наука, право и исследовательская политика» . Закон о государственной политике в области психологии . 19 (2): 222–234. дои : 10.1037/a0028841 . ПМК 3680134 . ПМИД 23772173 .

[9] Хюттель, Сонг и Маккарти (2009 , стр. 198–200, 208–211)

[10] Хюттель, Сонг и Маккарти (2009 , стр. 168); Рой и Шеррингтон (1890)

[11] Хюттель, Сонг и Маккарти (2009 , стр. 198–200, 208–211)

[12] Сандроне, Стефано; Бачигалуппи, Марко; Галлони, Марко Р.; Мартино, Джанвито (ноябрь 2012 г.). «Анджело Моссо (1846–1910)». Журнал неврологии . 259 (11): 2513–2514. дои : 10.1007/s00415-012-6632-1 . hdl : 2318/140004 . ПМИД 23010944 . S2CID 13365830 .

[pmid23687118-13] Jump up to: ^а ^б ^с Сандроне, Стефано; Бачигалуппи, Марко; Галлони, Марко Р.; Каппа, Стефано Ф.; Моро, Андреа; Катани, Марко; Филиппи, Массимо; Монти, Мартин М.; Перани, Даниэла; Мартино, Джанвито (февраль 2014 г.). «Взвешивание мозговой активности на весах: обнаруживаются оригинальные рукописи Анджело Моссо» . Мозг . 137 (2): 621–633. дои : 10.1093/brain/awt091 . hdl : 2318/141932 . ПМИД 23687118 .

[FieldInman2014-14] Филд, Дэвид Т.; Инман, Лаура А. (февраль 2014 г.). «Взвешивание мозговой активности на весах: современное повторение исторического эксперимента Анджело Моссо» . Мозг . 137 (2): 634–639. дои : 10.1093/brain/awt352 . ПМИД 24408614 .

[15] Райхл (2000 , стр. 39)

[16] Логотетис (2008 , стр. S3); Огава и др. (1990)

[17] Белливо, Дж.; Кеннеди, Д.; МакКинстри, Р.; Бухбиндер, Б.; Вайскофф, Р.; Коэн, М.; Вевеа, Дж.; Брэди, Т.; Розен, Б. (1 ноября 1991 г.). «Функциональное картирование зрительной коры человека методом магнитно-резонансной томографии». Наука . 254 (5032): 716–719. Бибкод : 1991Sci...254..716B . дои : 10.1126/science.1948051 . ПМИД 1948051 .

[18] Хюттель, Сонг и Маккарти (2009 , стр. 204–5)

[19] Квонг, КК; Белливо, JW; Чеслер, Д.А.; Гольдберг, IE; Вайскофф, Р.М.; Понселе, BP; Кеннеди, Д.Н.; Хоппель, Бельгия; Коэн, MS; Тернер, Р. (15 июня 1992 г.). «Динамическая магнитно-резонансная томография активности головного мозга человека при первичной сенсорной стимуляции» . Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки . 89 (12): 5675–5679. Бибкод : 1992PNAS...89.5675K . дои : 10.1073/pnas.89.12.5675 . ПМК 49355 . ПМИД 1608978 .

[20] Хюттель, Сонг и Маккарти (2009 , стр. 205–208)

[21] Хюттель, Сонг и Маккарти (2009 , стр. 6–7)

[22] Хюттель, Сонг и Маккарти (2009 , стр. 199)

[23] Хюттель, Сонг и Маккарти (2009 , стр. 194)

[24] Хюттель, Сонг и Маккарти (2009 , стр. 220–229)

[25] Хюттель, Сонг и Маккарти (2009 , стр. 208–214)

[26] Огава и Сунг (2007)

[27] Хюттель, Сонг и Маккарти (2009 , стр. 243–45)

[28] Шаро, Дэниел; ван Мурик, Тим; Бэйнс, Лорен Дж.; Сегерт, Катриен; Вебер, Кирстен; Хагоорт, Питер; Норрис, Дэвид Г. (15 октября 2019 г.). «Ламинарная фМРТ выявляет направленные взаимодействия в распределенных сетях во время языковой обработки» . Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки . 116 (42): 21185–21190. Бибкод : 2019PNAS..11621185S . дои : 10.1073/pnas.1907858116 . ПМК 6800353 . ПМИД 31570628 .

[29] Хюттель, Сонг и Маккарти (2009 , стр. 214–220)

[30] Логотетис (2008 , стр. S4–S6)

[31] Карр, Риссман и Вагнер (2010)

[32] Хюттель, Сонг и Маккарти (2009 , стр. 220–29)

[33] Коэн, Марк С. (август 1997 г.). «Параметрический анализ данных фМРТ с использованием методов линейных систем». НейроИмидж . 6 (2): 93–103. дои : 10.1006/нимг.1997.0278 . ПМИД 9299383 . S2CID 7708045 .

[34] Бойнтон, Джеффри М.; Энгель, Стивен А.; Гловер, Гэри Х.; Хигер, Дэвид Дж. (1 июля 1996 г.). «Линейный системный анализ функциональной магнитно-резонансной томографии человека V1» . Журнал неврологии . 16 (13): 4207–4221. doi : 10.1523/JNEUROSCI.16-13-04207.1996 . ПМК 6579007 . ПМИД 8753882 .

[35] Хюттель, Сонг и Маккарти (2009 , стр. 229–37)

[36] Логотетис, Никос К.; Паулс, Джон; Огат, Марк; Тринат, Торстен; Ольтерманн, Аксель (июль 2001 г.). «Нейрофизиологическое исследование основы сигнала фМРТ». Природа . 412 (6843): 150–157. Бибкод : 2001Natur.412..150L . дои : 10.1038/35084005 . ПМИД 11449264 . S2CID 969175 .

[37] Ким и др. (2000 , стр. 109–110)

[38] Хюттель, Сонг и Маккарти (2009 , стр. 209–210)

[39] Бульте (2006 , стр. 48)

[40] Логотетис (2008 , стр. S7–S8)

[41] Хюттель, Сонг и Маккарти (2009 , стр. 209–210)

[42] Ким и др. (2000 , стр. 107–109)

[43] Десаи, М.; Кан, И.; Кноблих, У.; Бернштейн, Дж.; Аталлах, Х.; Ян, А.; Копелл, Н.; Бакнер, РЛ; Грейбил, AM; Мур, CI; Бойден, ES (2011). «Картирование сетей мозга у бодрствующих мышей с использованием комбинированного оптического нейронного контроля и фМРТ» . Журнал нейрофизиологии . 105 (3): 1393–1405. дои : 10.1152/jn.00828.2010 . ПМК 3074423 . ПМИД 21160013 .

[44] Ли, Джин Хён; Дюран, Реми; Градинару, Вивиана; Чжан, Фэн; Гошен, Инбал; Ким, Дэ-Шик; Фенно, Лиф Э.; Рамакришнан, Чару; Дейсерот, Карл (июнь 2010 г.). «Глобальные и локальные сигналы фМРТ, управляемые нейронами, оптогенетически определяемыми по типу и связям» . Природа . 465 (7299): 788–792. Бибкод : 2010Natur.465..788L . дои : 10.1038/nature09108 . ПМК 3177305 . ПМИД 20473285 .

[45] Кан, И.; Десаи, М.; Кноблих, У.; Бернштейн, Дж.; Хеннингер, М.; Грейбил, AM; Бойден, ES; Бакнер, РЛ; Мур, CI (19 октября 2011 г.). «Характеристика временной линейности функционального ответа МРТ посредством оптического контроля неокортикальных пирамидных нейронов» . Журнал неврологии . 31 (42): 15086–15091. doi : 10.1523/JNEUROSCI.0007-11.2011 . ПМК 3225054 . ПМИД 22016542 .

[46] Дейл, Андерс М.; Бакнер, Рэнди Л. (1997). «Выборочное усреднение быстро представленных отдельных испытаний с использованием фМРТ». Картирование человеческого мозга . 5 (5): 329–340. doi : 10.1002/(SICI)1097-0193(1997)5:5<329::AID-HBM1>3.0.CO;2-5 . ПМИД 20408237 . S2CID 6401373 .

[47] Ромбоутс, Баркхоф и Шелтенс (2007 , стр. 1)

[48] Ромбоутс, Баркхоф и Шелтенс (2007 , стр. 4–5)

[49] Ромбаутс, Баркхоф и Шелтенс (2007 , стр. 10)

[50] Ромбаутс, Баркхоф и Шелтенс (2007 , стр. 14)

[51] Ромбаутс, Баркхоф и Шелтенс (2007 , стр. 18–26)

[52] Хюттель, Сонг и Маккарти (2009 , стр. 476–80)

[53] Логотетис (2008)

[54] Хюттель, Сонг и Маккарти (2009 , стр. 243–244)

[55] См . эту статью, заархивированную 7 января 2023 г., в статье Wayback Machine из журнала Philosophy Now , в которой говорится, что компьютеры могут предсказывать эмоциональные состояния исключительно на основе данных фМРТ в 70–84% случаев.

[56] Хюттель, Сонг и Маккарти (2009 , стр. 256–8)

[57] Хюттель, Сонг и Маккарти (2009 , стр. 258–9)

[58] Фассбендер, Кэтрин; Мукерджи, Прерона; Швейцер, Джули Б. (апрель 2017 г.). «Минимизация шума при функциональной МРТ у детей; Подростки с отклонениями в развитии и типичным развитием» . НейроИмидж . 149 : 338–347. doi : 10.1016/j.neuroimage.2017.01.021 . ПМК 5422202 . ПМИД 28130195 .

[59] Хюттель, Сонг и Маккарти (2009 , стр. 259–62)

[60] Хюттель, Сонг и Маккарти (2009 , стр. 262–7); Линдквист (2008)

[61] Предварительная обработка обобщена в работе Huettel, Song & McCarthy (2009 , стр. 267–289), измененной новым обзором Линдквиста (2008 , стр. 11–13).

[62] Базовую модель GLM см. в описании Huettel, Song & McCarthy (2009 , стр. 343–256). MVPA и классификация многовоксельных шаблонов описаны в одном и том же тексте на стр. 408–415.

[63] Хебарт, Мартин Н.; Бейкер, Крис И. (15 октября 2018 г.). «Деконструкция многомерного декодирования для исследования функций мозга» . НейроИмидж . 180 (Часть А): 4–18. doi : 10.1016/j.neuroimage.2017.08.005 . ISSN 1095-9572 . ПМЦ 5797513 . ПМИД 28782682 .

[64] Карлсон, Томас А.; Уордл, Сьюзен Г. (15 апреля 2015 г.). «Разумное декодирование» . НейроИмидж . 110 : 217–218. doi : 10.1016/j.neuroimage.2015.02.009 . ISSN 1053-8119 . ПМИД 25680521 . S2CID 24436113 .

[65] Бхандари, Апурва; Ганье, Кристофер; Бадре, Дэвид (октябрь 2018 г.). «Чуть выше шанса: труднее ли декодировать информацию из паттернов гемодинамической активности префронтальной коры?» . Журнал когнитивной нейронауки . 30 (10): 1473–1498. дои : 10.1162/jocn_a_01291 . ISSN 0898-929X . ПМИД 29877764 . S2CID 46954312 .

[66] Хурани, О, Чаркари, Н.М., Джалили, С. Система выбора вокселей, основанная на метаэвристическом поиске и взаимной информации для декодирования мозга. Int J Imaging Syst Technol. 2019 год; 29: 663–676. https://doi.org/10.1002/ima.22353.

[67] Хюттель, Сонг и Маккарти (2009 , стр. 449)

[68] Хюттель, Сонг и Маккарти (2009 , стр. 4); Логотетис (2008)

[69] Ильмониеми и Аронен (2000 , стр. 454)

[70] Хюттель, Сонг и Маккарти (2009 , стр. 449)

[71] «Одновременная ТМС/фМРТ » fmri.at | нейровизуализация и стимуляция» .

[72] Наварро де Лара, Люсия И.; Тик, Мартин; Волец, Майкл; Фрасс-Кригль, Роберта; Мозер, Эвальд; Лайслер, Эльмар; Виндишбергер, Кристиан (апрель 2017 г.). «Высокочувствительная ТМС/фМРТ моторной коры человека с использованием специальной многоканальной МР-катушки». НейроИмидж . 150 : 262–269. doi : 10.1016/j.neuroimage.2017.02.062 . ПМИД 28254457 . S2CID 3676325 .

[Haller-73] Jump up to: ^а ^б Халлер С.; Барч А. (2009). «Подводные камни фМРТ». Европейская радиология . 19 (11): 2689–2706. дои : 10.1007/s00330-009-1456-9 . ПМИД 19504107 . S2CID 26759374 .

[Grabowski-74] Jump up to: ^а ^б Грабовски, Т.Дж.; Дамасио, Арканзас (2000). «Исследование языка с помощью функциональной нейровизуализации» . Картирование мозга: системы . стр. 425–461. дои : 10.1016/B978-012692545-6/50016-7 . ISBN 978-0-12-692545-6 .

[Aguirre-75] Jump up to: ^а ^б Агирре, ГК; Д'Эспозито, М. (1999). «Экспериментальный дизайн для фМРТ головного мозга». В Бандеттини, Пенсильвания; Мунен, Дж. (ред.). Функциональная МРТ . Берлин: Springer-Verlag. стр. 369–380.

[Donaldson-76] Jump up to: ^а ^б Дональдсон, Д.; Бакнар, Р. (2001). «Эффективная парадигма проектирования». В Джеззарде, П.; Мэтьюз, премьер-министр; Смит, С.М. (ред.). Функциональная МРТ: введение в методы . Нью-Йорк: Издательство Оксфордского университета. стр. 177–195.

[Rosen_BR,_Buckner_RL,_Dale_AM-77] Розен, Брюс Р.; Бакнер, Рэнди Л.; Дейл, Андерс М. (3 февраля 1998 г.). «Функциональная МРТ, связанная с событиями: прошлое, настоящее и будущее» . Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки . 95 (3): 773–780. Бибкод : 1998PNAS...95..773R . дои : 10.1073/pnas.95.3.773 . ПМК 33797 . ПМИД 9448240 .

[D'Esposito,_Mark,_Zarahn,_Eric,_Aguirre,_Geoffrey-78] Д'Эспозито, Марк; Заран, Эрик; Агирре, Джеффри К. (1999). «Функциональная МРТ, связанная с событиями: значение для когнитивной психологии». Психологический вестник . 125 (1): 155–164. дои : 10.1037/0033-2909.125.1.155 . ПМИД 9990848 .

[Stark,_Craig,_Squire,_Larry-79] Старк, Крейг Э.Л.; Сквайр, Ларри Р. (23 октября 2001 г.). «Когда ноль не ноль: проблема неоднозначных исходных условий в фМРТ» . Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки . 98 (22): 12760–12766. Бибкод : 2001PNAS...9812760S . дои : 10.1073/pnas.221462998 . ПМЦ 60127 . ПМИД 11592989 .

[Poldrack08-80] Jump up to: ^а ^б ^с Полдрак Р.А. (2008). «Роль фМРТ в когнитивной нейробиологии: где мы находимся?». Курс. Мнение. Нейробиол . 18 (2): 223–7. дои : 10.1016/j.conb.2008.07.006 . ПМИД 18678252 . S2CID 14983903 .

[81] Харрисон, Гленн В. (ноябрь 2008 г.). «Нейроэкономика: возвращение». Экономика и философия . 24 (3): 533–544. дои : 10.1017/s0266267108002149 . S2CID 154376751 .

[Poldrack06-82] Jump up to: ^а ^б ^с Полдрак, Р. (февраль 2006 г.). «Можно ли вывести когнитивные процессы на основе данных нейровизуализации?» (PDF) . Тенденции в когнитивных науках . 10 (2): 59–63. дои : 10.1016/j.tics.2005.12.004 . ПМИД 16406760 . S2CID 13498984 .

[Henson-83] Хенсон Р. (2006). «Прямой вывод с использованием функциональной нейровизуализации: диссоциации против ассоциаций». Тенденции Когн. наук. (Регул. Ред.) . 10 (2): 64–9. дои : 10.1016/j.tics.2005.12.005 . ПМИД 16406759 . S2CID 27185 .

[Knight-84] Найт, Дэвид К.; Смит, Кристин Н.; Ченг, Доминик Т.; Штейн, Эллиот А.; Хелмстеттер, Фред Дж. (сентябрь 2004 г.). «Активность миндалевидного тела и гиппокампа при приобретении и исчезновении у человека обусловленности страхом» . Когнитивная, аффективная и поведенческая нейронаука . 4 (3): 317–325. дои : 10.3758/cabn.4.3.317 . ПМИД 15535167 .

[Gabrieli-85] Габриэли, Джон Д.Э.; МакГлинчи-Беррот, Регина; Каррильо, Мария К.; Глюк, Марк А.; Чермак, Лэрд С.; Дистерхофт, Джон Ф. (1995). «Классическое кондиционирование с задержкой моргания при амнезии». Поведенческая нейронаука . 109 (5): 819–827. дои : 10.1037/0735-7044.109.5.819 . ПМИД 8554707 .

[86] Хюттель, Сонг и Маккарти (2009 , стр. 53)

[87] Сахито и Слани (2012 , стр. 60)

[88] Хюттель, Сонг и Маккарти (2009 , стр. 50–52)

[89] Хюттель, Сонг и Маккарти (2009 , стр. 44)

[90] Формика, Доменико; Сильвестри, Серджио (22 апреля 2004 г.). «Биологические эффекты воздействия магнитно-резонансной томографии: обзор» . Биомедицинская инженерия онлайн . 3:11 . дои : 10.1186/1475-925X-3-11 . ПМК 419710 . ПМИД 15104797 .

[Hartwigetal-91] Jump up to: ^а ^б Хартвиг, Валентина; Джованнетти, Джулио; Ванелло, Никола; Ломбарди, Массимо; Ландини, Луиджи; Сими, Сильвана (2009). «Биологические эффекты и безопасность магнитно-резонансной томографии: обзор» . Международный журнал экологических исследований и общественного здравоохранения . 6 (6): 1778–1798. дои : 10.3390/ijerph6061778 . ПМК 2705217 . ПМИД 19578460 .

[Fiechter-92] Фихтер, Майкл; Стели, Джулия; Фукс, Тобиас А.; Дугуд, Светлана; Гамперли, Оливер; Кауфманн, Филипп А. (7 августа 2013 г.). «Влияние магнитно-резонансной томографии сердца на целостность ДНК лимфоцитов человека» . Европейский кардиологический журнал . 34 (30): 2340–2345. doi : 10.1093/eurheartj/eht184 . ПМЦ 3736059 . ПМИД 23793096 .

[Lee-93] Ли, Джун Вон; Ким, Мён Сон; Ким, Ян Джи; Чхве, Ён Джу; Ли, Ёнхён; Чунг, Хай Вон (октябрь 2011 г.). «Генотоксические эффекты магнитно-резонансной томографии 3 Т в культивируемых лимфоцитах человека». Биоэлектромагнетизм . 32 (7): 535–542. дои : 10.1002/bem.20664 . ПМИД 21412810 . S2CID 205467617 .

[Simi-94] Сими, Сильвана; Балларден, Микела; Казелла, Марта; Де Марки, Даниэле; Хартвиг, Валентина; Джованнетти, Джулио; Ванелло, Никола; Габбриеллини, Сабрина; Ландини, Луиджи; Ломбарди, Массимо (октябрь 2008 г.). «Незначительно ли генотоксическое действие магнитного резонанса? Низкая персистенция частоты микроядер в лимфоцитах людей после сканирования сердца». Мутационные исследования/Фундаментальные и молекулярные механизмы мутагенеза . 645 (1–2): 39–43. дои : 10.1016/j.mrfmmm.2008.08.011 . ПМИД 18804118 .

[Suzuki-95] Сузуки, Ю.; Икехата, М; Накамура, К; Нисиока, М; Асанума, К; Коана, Т; Симидзу, Х. (1 ноября 2001 г.). «Индукция микроядер у мышей, подвергнутых воздействию статических магнитных полей» . Мутагенез . 16 (6): 499–501. дои : 10.1093/mutage/16.6.499 . ПМИД 11682641 .

[Knuuti-96] Кнуути, Дж.; Сарасте, А.; Каллио, М.; Минн, Х. (2 августа 2013 г.). «Вызывает ли магнитно-резонансная томография сердца повреждение ДНК?» . Европейский кардиологический журнал . 34 (30): 2337–2339. doi : 10.1093/eurheartj/eht214 . ПМИД 23821403 .

[97] Хюттель, Сонг и Маккарти (2009 , стр. 420–40).

[98] Ловенберг (2008) ; ( Мозговая афера? 2004 ); МакКлюр и др. (2004)

[99] ( Мозговое мошенничество? 2004 )

[100] Ловенберг (2008)

[101] Девлин (2012)

[102] ( Мозговое мошенничество? 2004 )

[103] Браммер (2004)

[104] Сахито и Слани (2012 , стр. 57)

[105] Нараян (2009)

[106] Сахито и Слани (2012 , стр. 41)

[107] Нараян (2009)

[108] Миллер (2010)

[109] Нараян (2009)

[110] Моббс, Дин; Лау, Хакван С; Джонс, Оуэн Д; Фрит, Кристофер Д. (17 апреля 2007 г.). «Закон, ответственность и мозг» . ПЛОС Биология . 5 (4): е103. doi : 10.1371/journal.pbio.0050103 . ПМК 1852146 . ПМИД 17439297 . S2CID 7519294 .

[pmid19092066-111] Симпсон, младший (2008). «Функциональная МРТ-детекция лжи: слишком хорошо, чтобы быть правдой?». Журнал Американской академии психиатрии и права . 36 (4): 491–8. ПМИД 19092066 .

[112] Годе, Лин М. (2011). «Снятие отпечатков пальцев мозга, научные данные и Добер: предостерегающий урок из Индии». Юриметрика . 51 (3): 293–318. JSTOR 41307131 .

[113] Вул, Эдвард; Харрис, Кристина; Винкельман, Петр; Пашлер, Гарольд (май 2009 г.). «Загадочно высокие корреляции в фМРТ-исследованиях эмоций, личности и социального познания» . Перспективы психологической науки . 4 (3): 274–290. дои : 10.1111/j.1745-6924.2009.01125.x . ПМИД 26158964 . S2CID 242553 .

[PeterARinck2005-114] Ринк П.А. (2005). «Ринксайд – Функциональная визуализация ведет поиск триггера для покупки» . Ринксайд .

[115] Либерман, Мэтью Д.; Беркман, Эллиот Т.; Вейгер, Тор Д. (май 2009 г.). «Корреляции в социальной нейронауке — это не вуду: комментарий к Вулу и др. (2009)» . Перспективы психологической науки . 4 (3): 299–307. дои : 10.1111/j.1745-6924.2009.01128.x . ПМК 5017149 . ПМИД 26158967 .

[116] Тернер, Бенджамин О.; Пол, Эрик Дж.; Миллер, Майкл Б.; Барби, Арон К. (декабрь 2018 г.). «Небольшие размеры выборки снижают воспроизводимость исследований фМРТ, основанных на задачах» . Коммуникационная биология . 1 (1): 62. дои : 10.1038/s42003-018-0073-z . ПМК 6123695 . ПМИД 30271944 .

[117] Ни, Дерек Эван (декабрь 2019 г.). «Воспроизводимость фМРТ зависит от достаточного количества данных на индивидуальном уровне» . Коммуникационная биология . 2 (1): 130. дои : 10.1038/s42003-019-0378-6 . ПМК 6461660 . ПМИД 30993214 .

[118] Тернер, Бенджамин О.; Сантандер, Тайлер; Пол, Эрик Дж.; Барби, Арон К.; Миллер, Майкл Б. (декабрь 2019 г.). «Ответ на вопрос: воспроизводимость фМРТ зависит от достаточного количества данных на индивидуальном уровне» . Коммуникационная биология . 2 (1): 129. дои : 10.1038/s42003-019-0379-5 . ПМК 6461603 . ПМИД 30993213 .

[119] Маргулис, Дэниел С. (2011). «Лосось сомнения». Критическая нейронаука . стр. 273–285. дои : 10.1002/9781444343359.ch13 . ISBN 978-1-4443-4335-9 .

[120] Беннетт, См; Миллер, МБ; Вулфорд, Гл (июль 2009 г.). «Нейронные корреляты межвидовой перспективы при посмертном изучении атлантического лосося: аргумент в пользу коррекции множественных сравнений». НейроИмидж . 47 : S125. CiteSeerX 10.1.1.161.8384 . дои : 10.1016/S1053-8119(09)71202-9 . S2CID 220973284 .

[121] «Шнобелевская премия по неврологии: исследование мертвого лосося» . Scicurious Brain, Сеть блогов Scientific American . 25 сентября 2012 г. Проверено 28 ноября 2014 г.

[122] Сатель, Салли (30 мая 2013 г.). «Не читайте слишком много о сканировании мозга» . Время . Проверено 15 сентября 2020 г.

[123] Эклунд, Андерс; Николс, Томас Э.; Кнутссон, Ганс (2016). «Кластерная неудача: почему выводы фМРТ о пространственной протяженности привели к увеличению количества ложноположительных результатов» . Труды Национальной академии наук . 113 (28): 7900–7905. Бибкод : 2016PNAS..113.7900E . дои : 10.1073/pnas.1602413113 . ПМЦ 4948312 . ПМИД 27357684 .

[124] «Ошибка в программном обеспечении FMRI может свести на нет 15 лет исследований мозга» . 6 июля 2016 г.

[125] Мюллер, Карстен; Лепсиен, Йоран; Мёллер, Харальд Э.; Ломанн, Габриэле (28 июня 2017 г.). «Комментарий: Сбой кластера: почему выводы фМРТ о пространственной протяженности привели к увеличению количества ложноположительных результатов» . Границы человеческой неврологии . 11 : 345. дои : 10.3389/fnhum.2017.00345 . ПМЦ 5487467 . ПМИД 28701944 .

[126] Тейлор, Мишель (4 июня 2020 г.). «Пионер фМРТ ставит под сомнение технологию, 15 лет его собственной работы» . LaboratoryEquipment.com . Проверено 15 сентября 2020 г.

[127] Уэллетт, Дженнифер (8 июля 2020 г.). «Ученый Дьюка подвергает сомнению свои собственные исследования с помощью нового исследования, ошибочного задания фМРТ» . Арс Техника . Проверено 15 сентября 2020 г.

[128] Коэн, Арианна (25 июня 2020 г.). «Исследователи Университета Дьюка говорят, что все исследования мозговой активности, которые вы когда-либо читали, ошибочны» . Компания Фаст . Проверено 15 сентября 2020 г.

[ 1 ]

[ 2 ]

[ 3 ]

[ 4 ]

[ 5 ]

[ 6 ]

[ 7 ]

[ 8 ]

[ 9 ]

[ 10 ]

[ 11 ]

[ 12 ]

[ 13 ]

[ 14 ]

[ 15 ]

[ 16 ]

[ 17 ]

[ 18 ]

[ 19 ]

[ 20 ]

[ 21 ]

[ 22 ]

[ 23 ]

[ 24 ]

[ 25 ]

[ 26 ]

[ 27 ]

[ 28 ]

[ 29 ]

[ 30 ]

[ 31 ]

[ 32 ]

[ 33 ]

[ 34 ]

[ 35 ]

[ 36 ]

[ 37 ]

[ 38 ]

[ 39 ]

[ 40 ]

[ 41 ]

[ 42 ]

[ 43 ]

[ 44 ]

[ 45 ]

[ 46 ]

[ 47 ]

[ 48 ]

[ 49 ]

[ 50 ]

[ 51 ]

[ 52 ]

[ 53 ]

[ 54 ]

[ 55 ]

[ 56 ]

[ 57 ]

[ 58 ]

[ 59 ]

[ 60 ]

[ 61 ]

[ 62 ]

[ 63 ]

[ 64 ]

[ 65 ]

[ 66 ]

[ 67 ]

[ 68 ]

[ 69 ]

[ 70 ]

[ 71 ]

[ 72 ]

[ 73 ]

[ 74 ]

[ 75 ]

[ 76 ]

[ 77 ]

[ 78 ]

[ 79 ]

[ 80 ]

[ 81 ]

[ 82 ]

[ 83 ]

[ 84 ]

[ 85 ]

[ 86 ]

[ 87 ]

[ 88 ]

[ 89 ]

[ 90 ]

[ 91 ]

[ 92 ]

[ 93 ]

[ 94 ]

[ 95 ]

[ 96 ]

[ 97 ]

[ 98 ]

[ 99 ]

[ 100 ]