Wzorce aktywacji mózgu u osób zagrożonych chorobą Alzheimera czesc 4

Analizy statystyczne przeprowadzono za pomocą oprogramowania SPM 96 (Wellcome Foundation, London). Funkcjonalne obrazy zostały wygładzone do pełnej szerokości 6 mm przy połowie maksymalnej rozdzielczości przy użyciu filtru gaussowskiego. Użyliśmy ogólnego modelu liniowego do analizy stałych efektów w grupach, określając sześciosekundową funkcję opóźnionej odpowiedzi. 29 Użyliśmy proporcjonalnego skalowania do usunięcia indywidualnych różnic w zmianach w globalnej aktywności i oceniliśmy różnice w aktywności pomiędzy trzema parami okresy (uczenie się vs. odpoczynek, przywoływanie w porównaniu z wypoczynkiem oraz uczenie się i odwoływanie w połączeniu z reszta). Analiza ta obejmowała 10 nosicieli allelu .4 APOE i 11 nosicieli allelu .3 APOE; pozostałe osoby, których obrazy zostały pozyskane z mniejszym polem widzenia, zostały wyłączone z tej analizy, aby uwzględnić ograniczenia w pamięci sprzętu. Ponieważ różnice między grupami w sygnale MRI mogą wynikać z różnic występujących w okresie odpoczynku (kontroli), a nie podczas zadań aktywacji pamięci, porównaliśmy intensywność sygnału między grupami podczas zadań aktywacji pamięci i zignorowanych wartości uzyskanych podczas reszty okresy. Analizy te zostały również ocenione pod kątem losowych efektów za pomocą oprogramowania SPM 96. Obrazy ze wszystkich 30 obiektów uśredniono w jeden obraz podsumowujący, przedstawiający połączone wyniki uzyskane w okresach uczenia się i zapamiętywania. Dostosowaliśmy różnice w liniowym natężeniu sygnału poprzez skalowanie średnich wartości intensywności sygnału dla każdego obiektu do średniej grupy. Obrazy statystyczne wygenerowano przy użyciu modułu analizy grupowej PET SPM 96 i nie skorygowano ich pod kątem wielokrotnych porównań.
Analiza regionu zainteresowań
Oceniliśmy zależność między wydajnością w zadaniu aktywacji pamięci a intensywnością sygnału MRI dla każdego obiektu poprzez korelację rzeczywistego natężenia sygnału w każdym wokselu w czasie z przewidywanym wzrostem intensywności sygnału podczas okresów uczenia się lub przywoływania i zmniejszeniem podczas okresów odpoczynku , biorąc pod uwagę powolny wzrost i spadek odpowiedzi przepływu krwi.30 Następnie użyliśmy wartości odcięcia 0,30 dla statystyki r Pearsona (odpowiadającej wartości P mniejszej niż 0,01) w sześciu lub więcej sąsiadujących wokselach, aby zdefiniować aktywowane regiony . Dla każdego tematu używaliśmy szablonu do zlokalizowania wszystkich aktywowanych regionów.31 Region został zdefiniowany jako ważny, jeśli zawierał ciągły klaster sześciu lub więcej wokseli. Średnia liczba aktywowanych regionów powyżej wartości progowej została obliczona dla okresów uczenia się i wycofywania oraz dla okresów odpoczynku, a wyniki zostały porównane.
W przypadku 14 badanych osób dwa lata później, skorelowaliśmy liczbę aktywowanych regionów w mózgu z rozmiarem spadku pamięci w obserwacji po zastosowaniu współczynnika korelacji rang Spearmana. Wszystkie testy statystyczne były dwustronne.
Wyniki
Tabela 1. Tabela 1. Charakterystyka demograficzna i kliniczna grup badawczych. Charakterystyka demograficzna i kliniczna osobników w każdej grupie była podobna, z tym wyjątkiem, że nosiciele allelu .4 APOE mieli niższe wyniki w teście opóźnionego wywołania niż nosiciele allelu .3 APOE (tabela 1)
[więcej w: badania ginekologiczne rodzaje, lekoklar forte opinie, terapia przeciwgrzybicza ]
[patrz też: asumin skład, nitki grzybni w moczu, kolka nerkowa przyczyny ]