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静息态fMRI中的非线性功能网络连接

在这项工作中,我们关注功能网络中的显式非线性关系。我们介绍了一种使用归一化互信息(NMI)计算不同大脑区域之间非线性关系的技术。我们使用模拟数据演示了我们提出的方法,然后将其应用到Damaraju等人先前研究过的数据集。静息状态fMRI数据包括151名精神分裂症患者和163名年龄和性别匹配的健康对照组。我们首先使用组独立成分分析(ICA)对这些数据进行分解,得到47个功能相关的内在连通性网络。我们的分析显示,大脑功能网络之间存在模块化的非线性关系,在感觉和视觉皮层尤其明显。有趣的是,模块化看起来既有意义又与线性方法所揭示的不同。分组分析发现,精神分裂症患者与健康对照组在显式非线性功能网络连接(FNC)方面存在显著差异,特别是在视觉皮层,在大多数情况下,对照组表现出更多的非线性(即,去掉线性关系的时间过程之间更高的归一化互信息)。某些域,包括皮层下和听觉,显示出相对较少的非线性FNC(即较低的归一化互信息),而视觉域和其他域之间的联系显示出实质性的非线性和模块化特性的证据。总之,这些结果表明,量化功能连接的非线性依赖性可能通过揭示通常被忽略的相关变化,为研究大脑功能提供一个补充和潜在的重要工具。除此之外,我们提出了一种方法,在增强的方法中捕捉线性和非线性效应。与标准线性方法相比,这种方法增加了对群体差异的敏感性,代价是无法分离线性和非线性效应。

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