Диссертация (1105179), страница 15
Текст из файла (страница 15)
Однако привычислении медианы на Рис. 3.2 нет ни одного ложноположительного результата: все значениявзаимодействий строго равны нулю, как и следовало ожидать для независимых винеровскихпроцессов. Таким образом, с точки зрения специфичности расчет медианы ТЕ в группепредставляет больший интерес, нежели расчет среднего значения.Также из рисунка 3.1 (нижний ряд) видны относительно сильные и стабильные вовремени реципрокные связи между mPFC и PCC, а также между PCC и LIPC.
На всеминтервале в 1000 сканов, как и на последних 500 сканах присутствуют потоки информации из72RIPC. На всем интервале, как и на начальных 500 сканах видны связи от PCC к LIPC и RIPC.Последние два вида связей не были ранее найдены методами моделирования [24, 73, 98].Далее, для всех интервалов сканирования (все 1000 сканов, начальные 500 и конечные500) был проведен непарный двухвыборочный Т-тест между реальными и суррогатнымизначениями ТЕ для группы.
Нулевая гипотеза H0 состояла в том, что разницы междузначениями ТЕ из этих двух групп распределены нормально со средним в нуле. Если длянекоторой связи, скажем от mPFC к PCC H0 верна, это означает что в реальных фМРТ данныхсвязи нет, значения ТЕ по группе сравнимы со значениями ТЕ в наборе случайных винеровскихпроцессов. Результат Т-теста (черный квадрат - H0 отклонена) показан на рисунке 3.3 и можетиспользоваться как маска для средних значений ТЕ: среднее значение значимо по группе(p<0.05), если соответствующий квадрат черный.Рисунок 3.3 – Результат Т-теста с суррогатными данными. Слева направо: матрицазначений для 1000 сканов, начальных 50 сканов, конечных 500 сканов. Черные квадратыозначают, что H0 отвергается (p<0.05).Из рисунка 3.3 виден один и тот же стабильный паттерн связей для всех интерваловсканирования – между областями mPFC и PCC, PCC и LIPC (хотя на конечном интервале связьмежду mPFC и PCC оказалась незначимой).
На всем отрезке в 1000 сканов, как и на начальных500 сканах также обнаруживается поток информации от PCC и LIPC к RIPC. На отрезке в 1000сканов связь между RIPC и PCC также значима. В целом, из рисунков 3.1 и 3.3 видно, чтопаттерны направлений потоков информации, полученные при анализе медиан ТЕ, в целомсхожи с паттернами, полученными при сравнении с суррогатными данными, за исключениемнескольких случаев, в особенности на конечном отрезке в 500 сканов. Для этого отрезка Т-тестпоказал более консервативный результат, чем медиана по группе. В целом, можнопредположить, что для предварительного (и быстрого) анализа групповых значений ТЕ можноиспользовать медианное значение.
Ранее другими авторами предлагалось использовать среднее73значение по группе [82], которое очевидно не является сколь-нибудь информативным бездополнительных проверок значимости.Полученный паттерн каузальных связейчастично согласуется с паттернамиэффективных связей в DMN, полученными ранее при помощи моделирования.
В работе Раци ссоавторами [98] установлено влияние PCC как на mPFC, так и на LIPC, в другой работе Ди иБисвала [24] PCC является лишь приемником информации, в то время как из RIPC идутбольшие потоки информации в mPFC и PCC. В настоящей работе связь отRIPC к PCCдостоверно обнаружена лишь на всем отрезке в 1000 сканов, а к mPFC – на этом же отрезке, нотолько при анализе медианного значения ТЕ в группе.
Для начального отрезка эта связьзначима лишь при сравнении реальных данных с суррогатными. В большинстве случаев(рассматривая как медиану, так и тест с суррогатными данными) видна стабильная во времении значимая (p<0.05) связь между mPFC и PCC. Только на конечном отрезке в 500 сканов вслучае сравнения с суррогатными данными эта связь не обнаруживается. Во многих работах этасвязь признана достоверной, например в работе Раци с соавторами [98]. Также в работе Ди иБисвала [24] билатеральные области LIPC/RIPC не связаны напрямую между собой, в нашейработе связь от LIPC к RIPC значима на всем отрезке в 1000 сканов и на начальном отрезке,связь в обратном направлении не обнаружена.Из рисунков 3.1 и 3.3 видно, что на конечном отрезке сканирования найдено меньшезначимых связей, чем на начальном отрезке (в случае Т-теста) и на всем отрезке в 1000 сканов.Три значимые связи на конечном интервале полностью перекрываются со значимыми связямина всех отрезках сканирования, можно предположить, что они являются стабильными на всехпромежутках времени, в то время как на более коротких отрезках (500 сканов) для надежногообнаружения остальных связей не хватает статистической мощности в связи с большейвариабельностью данных.
Это предположение также может вытекать из сравнения рисунков 3.1и 3.3, а именно для отрезка в 1000 сканов результат практически идентичен (большаяустойчивость), для начальных и конечных отрезков в 500 сканов результаты различаютсягораздо сильнее.3.1.2 Потоки информации между 6 областями по данным Трансферной ЭнтропииВключение в рассмотрение двух новых областей при расчете потока информациитеоретически может изменить паттерн каузальных взаимодействий между четырьмя базовымиобластями вследствие того, что в определение Трансферной Энтропии входят условные74распределения, зависящие от всех рассматриваемых временных рядов.
Если же такоеизменение найденных ранее каузальных связей не произойдет, это будет означать стабильностьпаттерна при усложнении рассматриваемой системы. Результаты расчета ТЕ между 6областями DMN для всего отрезка в 1000 сканов показаны на рисунке 3.4.Рисунок 3.4 – Матрицы каузальных связей между 6 областями. Слева направо: средниезначения ТЕ по группе, медианные значения, значимые связи по результатам Т-теста ссуррогатными данными (p<0.05). Цветом закодирована величина ТЕ в натуральных единицах.В целом, ситуация похожа на анализ четырех областей: паттерны связей, найденные помедианным значениям похожи на паттерны, полученные Т-тестом с суррогатными данными.
Посравнению с потоками информации между четырьмя областями DMN видно ослаблениепотоков из RIPC – ни медианы, ни Т-тест не выявили значимые потоки из этой области. Востальномпаттернысвязейсовпадают.Парагиппокампальныеобластиинтенсивнообмениваются информацией с базовыми областями DMN, получая входные сигналы от mPFC,PCC и LIPC, при этом только в случае LHIP обнаруживаются значимые (p<0.05) исходящиепотоки информации в mPFC, PCC и симметричную парагиппокампальную область RHIPправого полушария. Однако у области RHIP при уровне значимости 0.05 достоверныхисходящих потоков информации не найдено. Из данных литературы известно, чтобилатеральные области гиппокампа обмениваются информацией между собой в обе стороны,на это косвенно указывают и средние значения ТЕ в группе, но необходимый уровеньзначимости в настоящем исследовании не достигнут.3.1.3 Базовая модель связей между 4 областямиПри помощи Байесова выбора модели (BMS) было установлено, что полностьюсвязанная модель является лучшей в группе, что согласуется с предыдущими работами [73, 98].Более того, полностью связанная модель показала лучший результат у 24 испытуемых из 30.75Эта же модель стала лучшей в группе для начально (23 из 29) и конечного (26 из 30) отрезковсканирования.Результаты Байесова усреднения параметров (BMA) и классического T-теста в группепоказаны в таблицах ниже.
На рисунке 3.5 показаны только связи, превосходящие по силе 0.1Гц. Это обусловлено в первую очередь чувствительностью метода спектрального DCM: вработе [98] показано, что погрешность в оценке параметров уменьшается при увеличении числасканов фМРТ, но не становится ниже 0.1 Гц.Рисунок 3.5 – Лучшая модель в группе для 1000 сканов и ее параметры связей в Гц. Слева:победившая в группе модель и ее параметры, значимые по группе (p<0.05). Справа: результатыBMS – модели и их (относительные) логарифмы правдоподобия. Буквенные обозначениямоделей совпадают с обозначениями на рисунке 2.2.В Таблицах 2 и 3 показаны средние значения параметров связей (в Гц) в группе согласноBMA и Т-тесту.
В Таблице 4 – соответствующие стандартные отклонения.Таблица 2 – Средние значения параметров связей (в Гц) по результатам BMA. В столбцахприведены области-источники, в строках – области-приёмники активности. Нетривиальныезначимые (p<0.05) связи выделены жирным шрифтом (* не значимо после коррекцииБонферрони).BMAв mPFCв PCCв LIPCв RIPCиз mPFC00.116*-0.047*-0.044*из PCC0.149*0-0.008*-0.045*из LIPC0.2840.3200.249из RIPC0.3170.3560.321076Таблица 3 – Средние значения параметров связей (в Гц) по результатам Т-теста. Встолбцах приведены области-источники, в строках – области-приёмники активности.Нетривиальные значимые (p<0.05) связи выделены жирным шрифтом (* не значимо послекоррекции Бонферрони).t-testв mPFCв PCCв LIPCв RIPCиз mPFC00.116*-0.046*-0.044*из PCC0.149*0-0.009*-0.045*из LIPC0.2850.3200.249из RIPC0.3170.3560.3210Таблица 4 – Стандартные отклонения параметров сил связей.
В столбцах приведеныобласти-источники, в строках – области-приёмники активности.Ст. отклонениеиз mPFCиз PCCиз LIPCиз RIPCв mPFCв PCC00.0090.00900.0130.0130.0130.013в LIPC0.0070.00800.011в RIPC0.0070.0080.0110Из Таблиц 1 и 2 видно, что результаты BMA и классического Т-теста практическисовпадают (в пределах погрешности), несмотря на то, что в рамках Т-теста не учитываетсярассчитанная точность оценки параметра каждой связи.
Таким образом, для дальнейшегоанализа можно использоваться только значения BMA.Из таблиц также видно, что связи от билатеральных структур LIPC/RIPC к mPFC и PCCвесьма сильные, значимо больше нуля (p<0.01) и симметричны (p<0.05). Этот результат отчастисовпадает с предыдущей работой [24], где к тому же была найдена сильная межполушарнаяасимметрия в пределах DMN (преобладание связей в правом полушарии). Связи между mPFC иPCC двунаправленные, значимо отличны от нуля в группе и слабее связей, исходящих избилатеральных структур LIPC/RIPC (p<0.03).
В целом, все связи, исходящие из LIPC/RIPCзначимо сильнее остальных связей в пределах DMN, устойчивы в группе, потому можнопредположить координирующую роль билатеральных структур в сети по умолчанию. Результатпрактически повторяет работы [24, 98].Значения сил связей в моделях для начального и конечного отрезков (500 сканов)представлены в Таблице 5. В Таблице 6 приведены соответствующие стандартные отклонения.Во-первых, из таблиц 5 и 6 видно, что в среднем значения параметров связей у моделейдля 500 сканов меньше, чем у модели для полного интервала в 1000 сканов.77Таблица 5 – Средние значения параметров связей (в Гц) для начального (первые 500сканов)/конечного (последние 500 сканов).
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
