種子ベースとICAアプローチを使用したASL脳血流データにおけるネットワーク灌流の定量化

機能的な磁気共鳴画像法における独立したコンポーネント分析（ICA）または種子ベースのアプローチ（SBA）血液酸素化レベル依存（太字）データは、機能的に接続された大規模な脳ネットワークを特定するために広く適用されたツールになりました。タスク条件と、健康なコントロールと比較した患者のネットワークの特定の変化の違いが報告されました。ただし、Boldには、絶対ネットワーク代謝活動を定量化する可能性がありません。これは、病理学的変化の場合に特に興味深いものです。対照的に、動脈スピン標識（ASL）技術により、静止およびタスク関連の条件で絶対脳血流（CBF）を定量化できます。この研究では、ICAを使用してASLデータのネットワークを識別する能力を調査し、絶対CBF値の観点からネットワークアクティビティを定量化する能力を調査しました。さらに、結果をSBAと比較し、テスト再テスト分析を実行しました。12人の健康な若い被験者が指先のブロック設計実験を行いました。タスク中に、疑似連続ASLが測定されました。CBFの定量化後、個々のデータセットが連結され、ICAアルゴリズムにかけられました。ICAは、ソマトモーターとデフォルトモードネットワークを識別できることを証明しました。さらに、いずれかの条件中の個別のネットワーク内の絶対ネットワークCBFを定量化できます。ASL-CBFデータでは、ICAおよびSBA機能接続分析を使用することが実行可能で堅牢であることを実証できます。CBF機能的接続性は、絶対ネットワークCBFの観点からネットワークアクティビティの違いを評価するための新しい戦略を開く新しいアプローチであり、したがって、安静時およびタスク関連の活性化と非アクティブ化の個人間の違いを定量化できるようにします。

Independent component analysis (ICA) or seed based approaches (SBA) in functional magnetic resonance imaging blood oxygenation level dependent (BOLD) data became widely applied tools to identify functionally connected, large scale brain networks. Differences between task conditions as well as specific alterations of the networks in patients as compared to healthy controls were reported. However, BOLD lacks the possibility of quantifying absolute network metabolic activity, which is of particular interest in the case of pathological alterations. In contrast, arterial spin labeling (ASL) techniques allow quantifying absolute cerebral blood flow (CBF) in rest and in task-related conditions. In this study, we explored the ability of identifying networks in ASL data using ICA and to quantify network activity in terms of absolute CBF values. Moreover, we compared the results to SBA and performed a test-retest analysis. Twelve healthy young subjects performed a fingertapping block-design experiment. During the task pseudo-continuous ASL was measured. After CBF quantification the individual datasets were concatenated and subjected to the ICA algorithm. ICA proved capable to identify the somato-motor and the default mode network. Moreover, absolute network CBF within the separate networks during either condition could be quantified. We could demonstrate that using ICA and SBA functional connectivity analysis is feasible and robust in ASL-CBF data. CBF functional connectivity is a novel approach that opens a new strategy to evaluate differences of network activity in terms of absolute network CBF and thus allows quantifying inter-individual differences in the resting state and task-related activations and deactivations.