Fluctuations between high- and low-modularity topology in time-resolved functional connectivity

Modularity is an important topological attribute for functional brain networks. Recent studies have reported that modularity of functional networks varies not only across individuals being related to demographics and cognitive performance, but also within individuals co-occurring with fluctuations in network properties of functional connectivity, estimated over short time intervals. However, characteristics of these time-resolved functional networks during periods of high and low modularity have remained largely unexplored. In this study we investigate spatiotemporal properties of time-resolved networks in the high and low modularity periods during rest, with a particular focus on their spatial connectivity patterns, temporal homogeneity and test-retest reliability. We show that spatial connectivity patterns of time-resolved networks in the high and low modularity periods are represented by increased and decreased dissociation of the default mode network module from task-positive network modules, respectively. We also find that the instances of time-resolved functional connectivity sampled from within the high (low) modularity period are relatively homogeneous (heterogeneous) over time, indicating that during the low modularity period the default mode network interacts with other networks in a variable manner. We confirmed that the occurrence of the high and low modularity periods varies across individuals with moderate inter-session test-retest reliability and that it is correlated with previously-reported individual differences in the modularity of functional connectivity estimated over longer timescales. Our findings illustrate how time-resolved functional networks are spatiotemporally organized during periods of high and low modularity, allowing one to trace individual differences in long-timescale modularity to the variable occurrence of network configurations at shorter timescales.Comment: Reorganized the paper; to appear in NeuroImage; arXiv abstract shortened to fit within character limit

Typical and Atypical Development of Functional Human Brain Networks: Insights from Resting-State fMRI

Over the past several decades, structural MRI studies have provided remarkable insights into human brain development by revealing the trajectory of gray and white matter maturation from childhood to adolescence and adulthood. In parallel, functional MRI studies have demonstrated changes in brain activation patterns accompanying cognitive development. Despite these advances, studying the maturation of functional brain networks underlying brain development continues to present unique scientific and methodological challenges. Resting-state fMRI (rsfMRI) has emerged as a novel method for investigating the development of large-scale functional brain networks in infants and young children. We review existing rsfMRI developmental studies and discuss how this method has begun to make significant contributions to our understanding of maturing brain organization. In particular, rsfMRI has been used to complement studies in other modalities investigating the emergence of functional segregation and integration across short and long-range connections spanning the entire brain. We show that rsfMRI studies help to clarify and reveal important principles of functional brain development, including a shift from diffuse to focal activation patterns, and simultaneous pruning of local connectivity and strengthening of long-range connectivity with age. The insights gained from these studies also shed light on potentially disrupted functional networks underlying atypical cognitive development associated with neurodevelopmental disorders. We conclude by identifying critical gaps in the current literature, discussing methodological issues, and suggesting avenues for future research

Ageing, Grey Matter Loss and Resting-State Effective Connectivity

Aldring påvirker kroppen på forskjellige måter. Ikke-patologisk aldring karakteriseres av asymmetrisk tap av grå materie, som påvirker den tjukkere hemisfæren sterkere (Roe et al., 2021). Det er ukjent hvordan disse strukturelle forandringene kan relateres til intrinsisk aktivitet som måles med «resting state» funksjonell magnetresonanstomografi (fMRI). Derfor undersøkte vi sammenhengen mellom sannsynlighetsverdier for grå materie (GMPV) og effektiv konnektivet (EC). De observerte dataene inneholder to tidspunkter, T5 og T6, fra det longitudinelle BETULA prosjektet (N = 227). Canonical Correlation Analysis indikerer relasjoner mellom EC og GMPV innom Default Mode Network og Central Executive Network. Sammenhengen mellom EC og GMPV ble spesifisert ved hjelp av generalized additive models. I tillegg fant vi forskjeller i EC mellom T5 og T6, fra venstre dorsal Prefrontal Cortex til høyre medial Temporal Gyrus og høyre Prefrontal Cortex til venstre Precuneus. Videre predikerte GMPV EC bedre enn kronologisk alder. Sammenhengen mellom strukturell og funksjonell lateralisering i de aktuelle dataene var svak. Det ble funnet markører for sammenhengen mellom hjernestruktur og -funksjon.Master's Thesis in PsychologyMAPSYK360INTL-HFINTL-MNINTL-PSYKINTL-MEDMAPS-PSYKINTL-KMDINTL-SVINTL-JU

Functional Imaging Connectome of the Human Brain and its Associations with Biological and Behavioral Characteristics

Functional connectome of the human brain explores the temporal associations of different brain regions. Functional connectivity (FC) measures derived from resting state functional magnetic resonance imaging (rfMRI) characterize the brain network at rest and studies have shown that rfMRI FC is closely related to individual subject\u27s biological and behavioral measures. In this thesis we investigate a large rfMRI dataset from the Human Connectome Project (HCP) and utilize statistical methods to facilitate the understanding of fundamental FC-behavior associations of the human brain. Our studies include reliability analysis of FC statistics, demonstration of FC spatial patterns, and predictive analysis of individual biological and behavioral measures using FC features. Covering both static and dynamic FC (sFC and dFC) characterizations, the baseline FC patterns in healthy young adults are illustrated. Predictive analyses demonstrate that individual biological and behavioral measures, such as gender, age, fluid intelligence and language scores, can be predicted using FC. While dFC by itself performs worse than sFC in prediction accuracy, if appropriate parameters and models are utilized, adding dFC features to sFC can significantly increase the predictive power. Results of this thesis contribute to the understanding of the neural underpinnings of individual biological and behavioral differences in the human brain

Towards a consensus regarding global signal regression for resting state functional connectivity MRI

The number of resting state functional connectivity MRI studies continues to expand at a rapid rate along with the options for data processing. Of the processing options, few have generated as much controversy as global signal regression and the subsequent observation of negative correlations (anti-correlations). This debate has motivated new processing strategies and advancement in the field, but has also generated significant confusion and contradictory guidelines. In this article, we work towards a consensus regarding global signal regression. We highlight several points of agreement including the fact that there is not a single “right” way to process resting state data that reveals the “true” nature of the brain. Although further work is needed, different processing approaches likely reveal complementary insights about the brain's functional organisation

Resting-state functional connectivity identifies individuals and predicts age in 8-to-26-month-olds

Resting-state functional connectivity (rsFC) measured with fMRI has been used to characterize functional brain maturation in typically and atypically developing children and adults. However, its reliability and utility for predicting development in infants and toddlers is less well understood. Here, we use fMRI data from the Baby Connectome Project study to measure the reliability and uniqueness of rsFC in infants and toddlers and predict age in this sample (8-to-26 months old; n = 170). We observed medium reliability for within-session infant rsFC in our sample, and found that individual infant and toddler\u27s connectomes were sufficiently distinct for successful functional connectome fingerprinting. Next, we trained and tested support vector regression models to predict age-at-scan with rsFC. Models successfully predicted novel infants\u27 age within ± 3.6 months error and a prediction

State and trait characteristics of anterior insula time-varying functional connectivity.

The human anterior insula (aINS) is a topographically organized brain region, in which ventral portions contribute to socio-emotional function through limbic and autonomic connections, whereas the dorsal aINS contributes to cognitive processes through frontal and parietal connections. Open questions remain, however, regarding how aINS connectivity varies over time. We implemented a novel approach combining seed-to-whole-brain sliding-window functional connectivity MRI and k-means clustering to assess time-varying functional connectivity of aINS subregions. We studied three independent large samples of healthy participants and longitudinal datasets to assess inter- and intra-subject stability, and related aINS time-varying functional connectivity profiles to dispositional empathy. We identified four robust aINS time-varying functional connectivity modes that displayed both "state" and "trait" characteristics: while modes featuring connectivity to sensory regions were modulated by eye closure, modes featuring connectivity to higher cognitive and emotional processing regions were stable over time and related to empathy measures

Resting state fMRI experimental and analytical methodology: a functional connectivity analysis

Tese de mestrado integrado em Engenharia Biomédica e Biofísica , apresentada à Universidade de Lisboa, através da Faculdade de Ciências, 2013O ser humano desde sempre se sentiu fascinado pelo estudo do seu próprio corpo assim como das suas propriedades funcionais. Do desejo de compreender e explorar o corpo humano surgiram então técnicas que permitem o seu estudo de modo não invasivo. Entre as primeiras técnicas de imagiologia encontram-se os Raios-X, a tomografia axial computadorizada (TAC) e a terapia por emissão de positrões (PET: do inglês “Positron Emission Therapy"). Contudo, todas elas utilizam radiação ionizante, e como tal surgiu o desejo de desenvolver novas metodologias igualmente não invasivas mas que por seu lado não utilizem qualquer tipo de radiação ionizante. Entre estas técnicas encontra-se a imagiologia por ressonância magnética (MRI: do inglês “Magnetic Resonance Imaging”) que pode ser utilizada para estudar as estruturas anatómicas mas também os seus mecanismos funcionais através da aplicação da técnica de ressonância magnética funcional (fMRI: do inglês “functional magnetic resonance imaging). Contrariamente às técnicas que utilizam radiação ionizante, a imagiologia por ressonância magnética tira partido do facto de o ser humano ser maioritariamente constituído por água. Um ser humano adulto é por norma constituído por cerca de 70 – 80% de água (H2O) o que se reflecte numa grande abundância de protões – núcleo 1H. Quando submetidos a um forte campo magnético, o momento magnético destas partículas tende a alinhar-se de acordo com a direcção do campo magnético externo (B0). Após alinhados os protões são então submetidos a um pulso de radiofrequência (com frequência igual à frequência de Larmor destas partículas) que é absorvido e modifica o momento magnético (i.e. Spin) dos protões. Quando este pulso é desligado, o spin dos protões retorna ao equilíbrio termodinâmico, de acordo com a direcção do campo magnético B0, emitindo energia sob a forma de radiofrequência (RF). Estes mecanismos de relaxação diferem consoante o conteúdo em água dos tecidos e são estes que permitem a identificação da sua estrutura. Gradientes de campo magnético são tamb ém utilizados de modo a criar ligeiras diferenças no campo magnético que permitem a codificação do sinal com informação espacial. A imagiologia por ressonância magnética faz, nos dias de hoje, parte da rotina hospitalar providenciando imagens com grande precisão e resolução anatómica. Todavia a informação estrutural nem sempre é suficiente para estudar patologias que não exibem diferenças anatómicas, tais como depressão ou esquizofrenia. Surge então a ressonância magnética funcional, que utiliza o nível de oxigenação do sangue (BOLD: do inglês “Blood-oxygenation level dependent”) como uma medida indirecta de activação neuronal. Através da utilização desta técnica é então possível mapear zonas cerebrais responsáveis pelo processamento de sinais como por exemplo estímulos visuais, tácteis ou auditivos. A título de exemplo, temos o estudo de doenças como o autismo ou até mesmo de distúrbios de consciência. A nível clínico a ressonância magnética funcional é utilizada para mapear funções críticas como por exemplo a fala, o movimento, o planeamento de tarefas, etc. Esta técnica oferece aos profissionais de saúde a chance de desenvolver um melhor planeamento cirúrgico sendo que é também aplicada no planeamento de tratamentos de radioterapia a nível cerebral com o intuito de mapear funcionalmente o cérebro e detectar os efeitos que tumores, AVC e lesões cerebrais possam ter ao nível da reestruturação das suas funções. Até muito recentemente a grande maioria da informação disponível acerca da conectividade anatómica cerebral era estritamente proveniente de estudos efectuados em primatas, recorrendo ao uso de técnicas extremamente invasivas (Felleman, Van Essen 1991, Jones, Powell 1970, Mesulam 2000, Ungerleider, Haxby 1994) assim como do estudo de lesões em casos humanos (ex: (Geschwind 1965)). Frinston (Friston et al. 1993) utilizando PET e Biswal (Biswal et al. 1995) através do uso de fMRI foram os primeiros a identificar que para além das ligações anatómicas entre diferentes estruturas cerebrais é também possível identificar ligações funcionais entre regiões que à primeira vista parecem não ter qualquer tipo de ligação. À técnica que usa MRI no estudo da conectividade funcional foi dado o nome de conectividade funcional de ressonância magnética (fcMRI: do inglês “Functional connectivity MRI”). Esta utiliza ressonância magnética funcional e as oscilações de baixa frequência ao nível do sinal BOLD em cada voxel para estabelecer correlações. Com base na ideia de que duas zonas se podem dizer funcionalmente relacionadas se estas se encontram a operar no mesmo processo, é portanto possível assumir que as variações no seu sinal BOLD serão bastante semelhantes exibindo uma alta correlação. A título de exemplo vejamos duas regiões do córtex motor primário, localizadas em hemisférios opostos, e que contudo apresentam sinais BOLD altamente correlacionados. Com esta ideia em mente foi então desenvolvido o conceito de redes funcionais que são usualmente estudadas durante períodos de repouso. Exactamente durante esta condição foi verificada a existência de uma rede funcional extremamente consistente entre indivíduos, e mesmo entre diferentes estados como durante o sono ou anestesia. A esta rede foi dado o nome de “Default-mode network” (Raichle et al. 2001) sendo que esta inclui regiões do córtex posterior cingulado, precuneus e do córtex prefrontal medial. A “defaultmode network” é a rede mais estudada, mas para além desta existem outras redes tal como a rede visual, a auditiva, a de controle executivo, a de atenção, entre outras. Estas redes encontram-se frequentemente interrompidas ou modificadas em casos de doença. Os projectos descritos no âmbito desta dissertação focam-se no estudo destas redes bem como das suas propriedades em casos de doença (distúrbios de consciência, AVC) e durante a performance de actividade física. A fim de estudar estas redes funcionais foram utilizados diferentes métodos para o cálculo da conectividade funcional. Entre os mais reconhecidos métodos de cálculo de conectividade funcional encontram-se a análise com base numa região de interesse, a análise através do estudo da independência entre componentes bem como métodos que permitem o cálculo da conectividade cerebral a nível global. Os métodos que utilizam uma região de interesse focam-se no cálculo da conectividade entre esta região e o resto do cérebro através do uso de medidas de correlação. O segundo método mencionado separa as várias redes neuronais com base na máximizacao da sua independência estatística. Por último, os métodos de análise global calculam a correlação das série temporal de cada voxel com todos os outros voxeis do cérebro. A contribuição da autora para os estudos descritos ao longo desta dissertacao focou-se no uso de duas destas técnicas – “seed-based analysis” e “wGBC”- no cálculo da conectividade cerebral em cada um dos diferentes projectos. No primeiro projecto, descrito no capítulo 3 desta dissertação, são apresentadas vários paradigmas que em conjunto com o uso de ressonância magnética funcional, foram desenhados para detectar consciência e percepção em doentes que sofrem de distúrbios de consciência. Estes paradigmas foram testados num grupo de voluntários saudáveis de modo a verificar se são adequados ou se necessitam de ser optimizados. A autora foi então responsável por executar uma análise individual e de grupo da activação induzida pela execução destes mesmos paradigmas. O desenvolvimento de paradigmas adequados a estes pacientes, combinadas com o uso de fMRI vem complementar e melhorar o diagnóstico e prognóstico destes doentes. No capítulo 4 desta dissertação a autora focou-se na análise da conectividade funcional em pacientes que foram diagnosticados com um pequeno AVC, com enxaquecas e com TIAs. Este procedimento utilizou técnicas de cálculo da conectividade com regiões de interesse e medidas globais de conectividade funcional. O objectivo deste estudo é uma vez mais averiguar se a inclusão de uma sequência de conectividade funcional poderá facilitar o diagnóstico destes doentes bem como o seu prognóstico. No quinto capítulo a autora foca-se no estudo das diferenças induzidas ao nível da conectividade funcional por uma única sessão de exercício físico. São uma vez mais utilizadas técnicas de cálculo da conectividade com regiões de interesse bem como outros métodos implementados por outros investigadores do departamento. É também incluído nesta dissertação um capítulo no qual foram analisadas as propriedades destas redes neuronais ao nível de uma população saudável. É importante que tanto as condições de aquisição dos dados de ressonância magnética funcional como as metodologias de análise estejam bem estabelecidas para que os dados provenientes de diferentes estudos sejam comparáveis e para que possamos estabelecer de forma fiável conclusões acerca de populações saudáveis e doentes. O conceito de repouso é ainda muito variável, particularmente quando é apenas pedido aos participantes que permaneçam calmos e imóveis. Certos estudos requerem que os participantes permaneçam de olhos fechados, outros de olhos abertos e outros ainda que fixem uma imagem projectada num ecrã. Uma grande variabilidade de estados podem ser originados com este design experimental, sendo que estes vão desde o simples devaneio em torno de um assunto, que por qualquer razão se encontra mais fortemente em mente, ou até mesmo o adormecer. Com o objecto de estudar estas variações, o capítulo 6 foca-se na investigação da conectividade cerebral resultante de duas diferentes situações bem como da sua variabilidade. Neste capítulo a autora procurou estudar a reprodutibilidade e confiança destas redes funcionais cerebrais quando é pedido aos participantes que executem uma tarefa de baixo requerimento cognitivo. A análise foi executada através do cálculo da correlação entre séries temporais bem como da sua análise estatística, utilizando medidas como o coeficiente de correlação intra-classes, que fornece uma estimativa de reprodutibilidade entre diferentes medições. Deste trabalho resultaram uma apresentação oral e a apresentação de um poster. Os resultados foram no geral positivos mas em alguns casos bastante ambíguos. As mais recentes publicações evidenciam o interesse em estudar não só a distribuição espacial destas redes como também as suas propriedades temporais que se parecem evidenciar como extremamente dinâmicas. Como tal fica aqui aberto o caminho para a continuação da exploração das redes funcionais cerebrais bem como da sua variabilidade. Numa nota final, consideramos importante salientar que o vasto estudo da conectividade cerebral assim como o dos seus mecanismos é ainda uma área de investigação com pouco mais de uma década e com um ainda longo caminho a percorrer.Conventional functional magnetic resonance imaging (fMRI) is used to measure small fluctuations in the blood oxygenation level dependent (BOLD) signal resulting from neural activation due to an external stimulus or task. Nonetheless, this imaging technique can also be applied to the study of functional connectivity in the human brain. Since it was first acknowledged that BOLD signal fluctuations also occur during resting periods that increased attention has been directed to the investigation of brain behaviour during this particular state. There is still an on-going debate as to whether these fluctuations actually reflect neuronal baseline activity or are just the result of physiological metabolism and therefore independent o neuronal function. Also, can this resting state activity be truly called a “baseline” for comparisons? Moreover, functional connectivity has identified several networks, of which the default mode network is the most robust. This network is believed to have a great importance in brain awareness and cognition. Further research is crucial to correctly understand these events and also to create a standardised methodology to perform the resting state fMRI acquisitions. The RESTATE (Resting State Techniques) project arises from the need to comprehend and correctly interpret the measured low frequency BOLD oscillations during resting periods. With this longitudinal study, comprising a baseline and a follow-up scan, we aim to assess the implications of using a low cognitive level paradigm upon the reproducibility of the data during functional connectivity analysis

Spontaneous brain activity in healthy aging: an overview through fluctuations and regional homogeneity

Introduction: This study aims to explore whole-brain resting-state spontaneous brain activity using fractional amplitude of low-frequency fluctuation (fALFF) and regional homogeneity (ReHo) strategies to find differences among age groups within a population ranging from middle age to older adults. Methods: The sample comprised 112 healthy persons (M = 68.80, SD = 7.99) aged 48-89 who were split into six age groups (< 60, 60-64, 65-69, 70-74, 75-79, and ≥ 80). Fractional amplitude of low-frequency fluctuation and ReHo analyses were performed and were compared among the six age groups, and the significant results commonly found across groups were correlated with the gray matter volume of the areas and the age variable. Results: Increased activity was found using fALFF in the superior temporal gyrus and inferior frontal gyrus when comparing the first group and the fifth. Regarding ReHo analysis, Group 6 showed increased ReHo in the temporal lobe (hippocampus), right and left precuneus, right caudate, and right and left thalamus depending on the age group. Moreover, significant correlations between age and fALFF and ReHo clusters, as well as with their gray matter volume were found, meaning that the higher the age, the higher the regional synchronization, the lower the fALFF activation, and the lower gray matter of the right thalamus. Conclusion: Both techniques have been shown to be valuable and usable tools for disentangling brain changes in activation in a very low interval of years in healthy aging