Автореферат (1144754), страница 3
Текст из файла (страница 3)
Достоверностьвыявляемых изменений функциональной активности мозга оценивалась с помощьюдисперсионного анализа, с обязательной коррекцией на множественность сравнений, иметодами Баейсовской статистики. Материалы диссертационной работыдокладывались в виде устных и стендовых докладов на международных иотечественных конференциях: Organization of Human Brain Mapping Meeting «OHBM2009» (Сан-Франциско, США, 2009 г.), «OHBM 2010» (Барселона Испания, 2010),Society for Psychophysiological Research 49th Annual Meeting (Берлин, Германия, 2009),World Congress of Psychophysiology (Будапешт, Венгрия, 2010; Пиза, Италия, 2012,Хиросима, Япония, 2014, Гавана, Куба, 2016), 7th FENS Forum (Амстердам,10Нидерланды, 2010), Четвёртая международная конференция по когнитивной науке(Томск, Россия, 2010), 11th International Conference on Cognitive Neuroscience (Майорка,Испания, 2011), XVIII Всероссийская конференция «Нейроиммунология.
Рассеянныйсклероз» (Санкт-Петербург, 2011), Всероссийская юбилейная научно-практическаяконференция «Актуальные проблемы военной психиатрии» (Санкт-Петербург, 2011),Всероссийская молодежная конференция-школа «Нейробиология интегративныхфункций мозга» (Санкт-Петербург, 2011; 2013), Всероссийский национальныйконгресс по лучевой диагностике и терапии «Радиология 2012» (Москва, 2012),«Поленовские чтения-2013» (Санкт-Петербург, 2013), 11th Symposium ofPsycholinguistics (Тенерифе, Испания, 2013), 8th International Morphological ProcessingConference (Лондон, Великобритания, 2013), Международный симпозиум понейролингвистике «Night Whites 2014» (Санкт-Петербург, 2014), BNA2015: Festival ofNeuroscience (Эдинбург, Великобритания, 2015), Съезд физиологов СНГ (Ялта,Украина, 2011, Сочи, 2016). Исследования, проводившиеся в рамках данной работы,осуществлялись при поддержке отечественных научных фондов (РГНФ № 10-0600726, № 12-06-00706, № 14-06-00915, РФФИ № 12-04-31586, РНФ № 16-18-00040, №16-18-00041).Публикации.
По материалам диссертации опубликовано 33 печатных работы изних 12 статей в научных изданиях, рекомендованных ВАК Министерства образованияи науки РФ.Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, обзоралитературы, описания методов исследования, трех глав с изложением результатов и ихобсуждением, заключения, выводов и списка литературы, включающего 35отечественных и 327 иностранных источников.
Работа изложена на 304 страницах исодержит 19 таблиц и 53 рисунка.Личный вклад автора в проведенное исследование. Автор предложилосновную идею и цель исследования, разработал дизайны исследований, лично провелисследования и осуществил подбор методов по анализу полученных данных. Авторомбыл предложен исследовательский подход, сочетающий современные методыобработки нейровизуализационных данных, выполнен их статистический анализ иоформление полученных результатов.11СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫОбъект и методы исследования. Все исследования было одобрены Комитетомпо Этике Федерального государственного бюджетного учреждения науки Институтамозга человека им. Н.П. Бехтеревой Российской академии наук. Все участникиисследования подписывали информированное согласие на участие в исследовании. Всерии состоящей из трех исследований, проводимых в условиях двухстимульноготестового задания Go/NoGo, сознательной лжи и порождения элементов речи, принялоучастие 19 (15 женщин и 4 мужчин от 20-32 лет), 24 (14 женщин и 10 мужчин, от 19-44лет) и 21 (13 женщин и 8 мужчин, от 19-32 лет) здоровых праворуких испытуемыхсоответственно.
Праворукость оценивалась по вопроснику Олдфилда (Oldfield, 1971).Исследование проводилось на магнитном томографе Philips Achieva, снапряженностью поля 3 Тесла. Структурные T1-взвешенные изображениярегистрировались до проведения функционального исследования (T1W3DTFE), соследующими параметрами: поле обзора – 240×240 (FOV); TR – 25 мс.; срезы – 130аксиальных срезов толщиной 1 мм и размером пикселя размером 1×1 мм.; уголотклонения вектора намагниченности – 30°.Для оценки уровня нейрональной активности мозга осуществлялась регистрацияBOLD-сигнала (blood oxygen level dependent, т.е. сигнала зависимого от уровнянасыщения крови кислородом). При функциональном МРТ-сканировании (фМРТ)использовалась эхопланарная одноимпульсная последовательность. Время, за котороепроисходила регистрация данных со всех 32-х аксиальных срезов (TR), составляло 2секунды (TE=35 мс.).
Поле обзора составляло 208×208, а угол отклонения векторанамагниченности (flip angle) – 90°. Размер пикселя составлял 3×3 мм. Толщина срезовравнялась 3 мм., с промежутком между ними в 0.3 мм. Таким образом, послетрехмерной реконструкции изображения, размер единицы объема (воксел, от volumecell) составлял 3×3×3 мм. Каждое фМРТ исследование состояло из несколькихисследовательских сессий, в которых перед запуском регистрации BOLD- сигнала иначалом предъявления тестового задания, которые были синхронизированы,выполнялись две так называемые холостые «динамические сканы». Под динамическимсканом понимается BOLD-сигнал, зарегистрированный в 32 срезах за 2 сек (TR).Дополнительно 2 первых динамических скана удалялись из последующего анализа.Данная процедура является стандартным способом избегания, так называемого T1эффекта, который привносит артефакты в фМРТ данные.Во всех исследованиях испытуемые находились в лежачем положении и дляпредъявления стимулов, использовался специальный монитор в составе комплекса дляпроведения фМРТ исследований (Invivo Eloquence fMRI System), располагавшийся заголовой испытуемого.
Изображение с монитора проецировалось испытуемому спомощью системы встроенных зеркал. Программирование последовательностипредъявления проб, а также всех временных параметров презентации стимулов, атакже запись поведенческих параметров действий испытуемых (время реакции и типы12действий), осуществлялось на базе программного пакета E-prime 1.1 (PsychologySoftware Tools Inc., Pittsburgh, PA, USA), совмещенного с исследовательскимкомплексом Invivo. В фМРТ-исследовании мозгового обеспечения порожденияэлементов речи дополнительно использовался специальный МРТ-совместимыймикрофон (Persaio MRI Noise Cancellation System (Psychology Software Tools, Inc.)),который позволял запись и последующую фильтрацию речи испытуемых на фоне шумаот сканирования.Обработка фМРТ данных проводилась по единой схеме проводилась в два этапав ходе которых осуществлялась предварительная подготовка данных и ихстатистический анализ по выявлению локальных изменений BOLD-сигнала(отражающего уровень нейрональной активности) и психофизиологическихвзаимодействий выявленных структур мозга.
При предварительной обработкеполучаемые индивидуальные данные подвергались следующим преобразованиям:пространственное выравнивание (realignment) для коррекции смещения положенияголовы относительно первоначального положения, пространственное совмещениефункциональных данных (BOLD-изображений) со структурными изображениями(coregistration), сегментация индивидуальных анатомических изображений напаттерны серого и белого вещества головного мозга, расчет параметровпространственной нормализации в стандартное анатомическое пространство иприменение этих параметров ко всем функциональным изображениями ипространственное сглаживание (параметры сглаживания – 8 мм.
(FWHM)) сприменением функции Гаусса (Friston et al., 2007). Предварительная обработка данныхи построение статистических параметрических карт BOLD-сигнала проводились впрограммном пакете SPM8 (http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/software/spm8/). Припроцедуре выравнивания рассчитывалось 6 параметров, соответствующих смещениюи вращению относительно начального положения головы по трем осям (x,y,z). Дляобеспечения учета изменений сигнала коррелированных с движениями головы, этипараметры учитывались при статистическом анализе (Johnostone et al., 2006).Статистический анализ проводился с использованием основной линейноймодели (ОЛМ (Friston, et al., 2007)), в которой в качестве регрессоров (компонентов)использовались временные параметры предъявления стимулов или осуществляемыхдействий испытуемых.
Дополнительно, для учета влияния артефактов движения, вОЛМ вводились параметры смещений положения головы, рассчитанные на этапевыравнивания функциональных данных. Задача вычисления ОЛМ сводится к тому,чтобы так подобрать статистические параметры ее компонентов, чтобы ОЛМнаилучшим образом соответствовала зарегистрированному в действительности BOLDсигналу. В данном исследовании такой анализ проводился для каждого элементафМРТ-изображения (вокселя).
При этом одним компонентом ОЛМ моделируется неодиночное событие в заданном интервале времени (временном окне), а сразу всясовокупность исследовательских проб конкретного типа. При вычислении т.н.13статистических контрастов, т.е. относительной разницы в BOLD-сигнале между двумяпробами разного типа, вычисляется линейная комбинация (разница) междурассчитанными параметрами регрессии соответствующих компонентов ОЛМ.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
