关于AAL time course(90 region) 的问题

 各位老师同学大家好,
        最近用dparsf 软件处理数据时,我提取出了AAL time course,我想问一下这90个时间序列的每一个点的含义是什么,主要是其正负的含义;其次,我们能不能用一些方法将其时间序列都变为正呢?
        谢谢大家的解答!

马杰

 1.提取的AAL time courses是一个90×90的相关系数矩阵,如下图:

节点

这样一个相关系数矩阵就可以看做一个graph(图),由90个脑区(节点)和节点间的功能连接相关系数(连边,即矩阵中的每一个数值)构成。它们之间的相关性构成了90个AAL脑区的静息态功能架构,不同脑区之间有正相关(positive),也有负相关(negative)。因为默认的AAL脑区的排布比较乱,并不是按照不同的静息态功能网络的排布排列的:

这是由36个不同的脑网络核心节点构成的相关系数矩阵,从上而下依次是背侧注意网络,默认网络,感觉运动网络,视觉网络,听觉网络和凸显网络。这样的矩阵组成就可以反映上述网络内部和网络之间的关系,网络内部具有高度的正相关,网络之间可能存在负相关(拮抗相关,anticorrelated),呈现一个动态演变的静息态功能架构。

2.因为这个功能连接相关系数矩阵有正有负,它并不是一个positive的矩阵,是不是要变成二值化矩阵呢?可以用gretna或pygretna实现。

 非常感谢您的耐心解答!但是我仍然还有一些问题不懂:
       
        从DPARSF软件的 AAL time course中直接得到的是90 × 130 的矩阵(其中130应该是volume个数),这个矩阵的值有正有负,其值的含义应该是其BOLD值吧,其中正负值的范围约从-10 到 +10 。我的问题就是这些值能不能通过一些变换(最好线性)将其变为正值而不改变数据包含的信息呢?(这样方便做一些矩阵上面的处理)

顺便可能我对矩阵中每个值(BOLD值)的理解有问题,也希望您能够进行指正。

谢谢!

原来你是做到这一步,90 × 130是抽提的90个区域的时间序列,正如你说的130个时间点,因为BOLD信号时间序列在没有去除协变量的时候,都是正的,但是在回归了例如头动、白质及脑脊液信号之后,就难以避免的出现负值。至于怎么经过线性变化变成正值我就不清楚了,期待其他老师的解答。

 老师,您好,我看上面您说到" 因为默认的AAL脑区的排布比较乱,并不是按照不同的静息态功能网络的排布排列的“,我想问一下如果按照静息态功能网络排布排列,那么这儿AAL脑区的顺序应该是怎么样的呢?希望老师能够给个回答。本人小白一个,可能问题有点白目。