The Effect of Sampling Rate on Resting State Functional MRI
Master thesis
Permanent lenke
https://hdl.handle.net/11250/3150765Utgivelsesdato
2024Metadata
Vis full innførselSamlinger
Sammendrag
Det har nylig blitt vist at variabiliteten i rs-fMRI (BOLD-variabilitet) kan være en sensitiv indikator på cerebral helse, hvor det er spekulert i om variabiliteten kan være relatert til arteriestivhet. En stor andel av variabiliteten i rs-fMRI signalet er fysiologisk variasjon som følge av hjerte og respirasjonsbevegelser. Denne høyfrekvente fysiologiske variabiliteten fører til foldingsfeil ved tradisjonelle rs-fMRI protokoller hvor repetisjonstider på 2 – 3 sekunder benyttes. Det er derfor ikke klart om variabiliteten i rs-fMRI kan beskrives tilstrekkelig ved tradisjonell temporal oppløsning (2 – 3 sekunder), eller om høyere temporal oppløsning, som unngår foldingsfeil av fysiologisk variabilitet, er nødvendig.
Målet ved denne studien var todelt: først en sammenligning mellom en BOLD-sekvens med lav temporal oppløsning (TR = 2500 ms) og en med høy temporal oppløsning (TR = 356 ms) for å vurdere om sekvensen med lav temporal oppløsning er tilstrekkelig for å beskrive variabiliteten, eller om høy temporal oppløsning, som unngår foldingsfeil av fysiologisk variabilitet, er nødvendig. Det andre målet var å teste om variabiliteten kan assosieres med fysiologiske målinger, spesielt arteriestivhet. Dette ble gjort ved å estimere pulsbølge-hastigheten i a. Carotis ved bruk av fasekontrast-angio.
En BOLD-sekvens med høy (TR = 356 ms) og en med lav (TR = 2500 ms) temporal oppløsning gjennomgikk en standard temporal filtrering (>0.01 Hz), og BOLD-variabiliteten ble beregnet i ufiltrerte datasett, standardfiltrerte datasett (>0.01 Hz) og lave frekvenser (VLF) (0.008 – 0.1 Hz) for begge fMRI-sekvensene. I tillegg ble BOLD-variabiliteten i respiratorisk (0.1 – 0.6 Hz) og hjertefrekvensområdet (>0.6 Hz) beregnet for BOLD-sekvensen med høy temporal oppløsning.
Resultatene viser at forskjellen mellom BOLD-sekvensen med høy temporal oppløsning og lav temporal oppløsning øker ved økende variabilitet. Det er derfor rimelig å anta at BOLD-sekvensen med lav temporal oppløsning ikke vil være tilstrekkelig til vurdering av høyfrekvent variabilitet. I tillegg er det fysiologiske bidraget til BOLD-variabiliteten bedre detektert ved høy temporal oppløsning. Det ble imidlertid ikke funnet noen assosiasjon mellom BOLD-variabilitet og pulsbølge-hastighet som et mål på arteriestivhet. It has recently been shown that the variability in rs-fMRI (BOLD variability) may be a sensitive marker of cerebrovascular health, where it is speculated that the variability may be related to cerebrovascular compliance. However, a large part of the variability in the rs-fMRI signal is due to cardiorespiratory motion, which will be under sampled using traditional rs-fMRI protocols with repetition times of 2 – 3 seconds. It is, therefore, not clear whether the variability in the rs-fMRI signal will be adequately determined using traditional rs-fMRI scans or if it is necessary to scan with sufficiently high temporal resolution to avoid aliasing of the signal components related to cardiorespiratory motion.
The aim of the current study was twofold: First to compare the BOLD variability from a low temporal resolution rs-fMRI sequence (TR = 2500 ms) to that of a high temporal resolution rs-fMRI sequence (TR = 356 ms) in a sample of 28 healthy participants (22 – 50 years) to determine whether the low temporal resolution sequence can adequately describe BOLD variability or if it is necessary to scan with a temporal resolution that avoids aliasing of the cardiorespiratory components of the signal. Second, to test whether the variability can be associated with physiological measures, particularly with cerebrovascular compliance. This was done by estimating the pulse wave velocity (a proxy for arterial compliance) in the carotid artery using a phase contrast flow sequence.
A high (TR = 356 ms) and a low (TR = 2500 ms) temporal resolution BOLD sequence underwent temporal filtering (cutoff 0.01 Hz), and the BOLD variability was calculated in unfiltered datasets, standard filtered datasets (cutoff 0.01 Hz) and very low-frequency bands (0.008 — 0.1 Hz) for both fMRI sequences. Additionally, the BOLD variability in respiratory (0.1 — 0.6 Hz) and cardiac bands (> 0.6 Hz) were calculated for the high temporal resolution sequence.
The main findings were that the difference between the high and the low temporal resolution sequence increases as the variability increases. Therefore, it is reasonable to assume that the low temporal resolution sequence will be insufficient to detect higher variability accurately. In addition, physiological contributions to BOLD variability are better detected in the high temporal resolution sequence. However, the study failed to find an association between BOLD variability and cerebrovascular compliance as measured by pulse wave velocity.