DOI: https://doi.org/10.1038/s41597-026-06694-6
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41617732
تاريخ النشر: 2026-01-30
المؤلف: Michal Mikl وآخرون
الموضوع الرئيسي: دراسات الاتصال الوظيفي في الدماغ
نظرة عامة
تقدم هذه المنشورة مجموعة بيانات جديدة تهدف إلى تعزيز تطوير وتقييم الخوارزميات المتقدمة وعمليات المعالجة لبيانات التصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي متعدد الصدى (fMRI) المعقدة. تتضمن مجموعة البيانات تسجيلات fMRI متعددة الصدى وتسجيلات كهربائية فسيولوجية من 83 مشاركًا بالغًا سليمًا، يستخدمون اليد اليمنى، تم جمعها باستخدام جهازين تصوير بالرنين المغناطيسي 3T. وهي متاحة للجمهور على OpenNeuro، بعنوان “مجموعة بيانات fMRI متعددة الصدى المعقدة: استراتيجيات جديدة في معالجة بيانات متعددة الصدى”، مما يسهل المزيد من البحث في هذا المجال.
مقدمة
تسلط مقدمة هذه الورقة البحثية الضوء على إنشاء مجموعة بيانات فريدة تهدف إلى تعزيز معالجة وتحليل بيانات fMRI متعددة الصدى. على الرغم من الإدخال التاريخي لتقنيات fMRI متعددة الصدى والتقدم المنهجي اللاحق، لا يزال هذا النهج غير مستخدم بشكل كافٍ في أبحاث علم الأعصاب الروتينية. يتضمن تصميم مجموعة البيانات ميزات محددة تسهل المقارنات المنهجية والاختبار، مما يبرز قيمتها المحتملة في هذا المجال.
الميزة الأساسية لاكتساب fMRI متعدد الصدى تكمن في قدرتها على تعزيز الحساسية لتأثير مستوى الأكسجين في الدم (BOLD) مع تقليل عيوب الحساسية، مثل فقدان الإشارة، من خلال تقنيات الجمع المثلى. بالإضافة إلى ذلك، تتيح مجموعة البيانات تقدير أوقات استرخاء T2*، إما بشكل ثابت لجمع السلاسل الزمنية أو ديناميكيًا لتحليل السلاسل الزمنية T2*. هذه القدرة، جنبًا إلى جنب مع تنفيذ طرق إزالة الضوضاء المتقدمة مثل تحليل المكونات المستقلة متعددة الصدى (ICA)، تضع مجموعة البيانات كمورد مهم لمشاريع البحث المستقبلية في تصوير الأعصاب.
طرق
في هذه الدراسة، خضع المشاركون لستة جولات من التصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي (fMRI)، والتي تضمنت ثلاث مهام متميزة: مهمة بصرية حركية (VisMot)، مهمة بصرية غير عادية (VOB)، ومسح حالة الراحة (Rest). تم تنفيذ كل مهمة مرتين، باستخدام زمن تكرار (TR) مختلفين يبلغ 1800 مللي ثانية و800 مللي ثانية. لتقليل التأثيرات المحتملة للترتيب، تم إنشاء أربعة متغيرات بروتوكول، تختلف فقط في تسلسل تقديم المهام بشكل عشوائي، مع وضع مسحات حالة الراحة في البداية باستمرار لتقليل التأثيرات الناتجة عن المهام.
استخدم التصميم التجريبي تنسيق كتلي، بالتناوب بين المراحل النشطة ومراحل الراحة. خلال الكتل الاسترخائية، كان المشاركون يركزون على علامة تقاطع على خلفية داكنة، بينما كانت الكتل النشطة تحتوي على لوحة شطرنج متلألئة مع أرقام معروضة بالتسلسل (1-4) في المنتصف. استجاب المشاركون بالضغط على الأزرار المقابلة بأصابع اليد اليمنى، مع تكرار تغيير الرقم بمعدل حوالي 1 هرتز وتردد الوميض 2 هرتز. كانت كل مهمة تتكون من سبع دورات نشطة-استرخائية، حيث استمرت الكتل النشطة لمدة 21 ثانية والكتل الاسترخائية لمدة 30 ثانية، مما أدى إلى إجمالي مدة المهام تبلغ 6 دقائق و16 ثانية لـ TR=800 مللي ثانية و6 دقائق و18 ثانية لـ TR=1800 مللي ثانية. تم توحيد توقيت الكتل عبر المشاركين، مع اختلافات طفيفة بسبب تأخيرات الاتصال بين جهاز التصوير بالرنين المغناطيسي وبرنامج تقديم المحفزات (E-Prime). يتم تلخيص نموذج المهمة بصريًا في الشكل 1، الذي يوضح تسلسل وهيكل الكتل، على الرغم من أن الجدول الزمني ليس بمقياس.
مناقشة
في هذه الدراسة، تم جمع البيانات من 83 مشاركًا سليمًا (42 رجلًا و41 امرأة) باستخدام جهازين تصوير بالرنين المغناطيسي 3T متطابقين للتحقيق في تأثيرات معلمات الاكتساب المختلفة على جودة بيانات fMRI. شمل التصميم التجريبي مهمة بصرية غير عادية (VOB) ومسحات حالة الراحة، مع التركيز على تقييم معلمات T2*/R2* من خلال تسلسل صدى التدرج متعدد الصدى (MEGRE). تعتبر مجموعة البيانات ملحوظة لتسجيلاتها الفسيولوجية عالية الجودة، التي تسهل تصحيح الضوضاء وتعزز نسبة الإشارة إلى الضوضاء (SNR). تشير النتائج إلى أن التغيرات في زمن التكرار (TR) وأوقات الصدى (TE) تؤثر بشكل كبير على جودة البيانات، حيث أن جهاز التصوير A ينتج عمومًا نسب إشارة إلى ضوضاء زمنية أعلى (tSNR) مقارنة بجهاز التصوير B.
أظهر تحليل حركة الرأس أن المطالب المعرفية خلال المهام أدت إلى زيادة الحركة، خاصة في مهمة VOB، بينما أظهرت مسحات حالة الراحة حركة ضئيلة. أكدت مقاييس SNR الزمنية وفصل الإشارة عن الضوضاء (SNS) أن جهاز التصوير A قدم اكتساب إشارة أكثر استقرارًا عبر المهام. أظهرت خرائط التنشيط أن جهاز التصوير A أنتج أيضًا تنشيطات مرتبطة بالمهام أكثر اتساعًا وقوة مقارنة بجهاز التصوير B، مع اختلاف عدد الفوكيلات المنشطة بشكل كبير بناءً على TR وظروف المهام. بشكل عام، تعتبر مجموعة البيانات، المتاحة في مستودع OpenNeuro، موردًا قيمًا لتطوير المنهجيات في أبحاث fMRI، مع تنظيم بيانات شامل يتماشى مع مواصفات هيكل بيانات تصوير الدماغ (BIDS).
DOI: https://doi.org/10.1038/s41597-026-06694-6
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41617732
Publication Date: 2026-01-30
Author(s): Michal Mikl et al.
Primary Topic: Functional Brain Connectivity Studies
Overview
This publication presents a new dataset aimed at enhancing the development and assessment of sophisticated algorithms and processing workflows for complex multi-echo functional magnetic resonance imaging (fMRI) data. The dataset includes multi-echo fMRI and electrophysiological recordings from 83 healthy, right-handed adult participants, collected using two 3T MR scanners. It is publicly accessible on OpenNeuro, titled “Complex multi-echo fMRI dataset: New strategies in processing of multi-echo data,” thereby facilitating further research in this domain.
Introduction
The introduction of this research paper highlights the creation of a unique dataset aimed at advancing the processing and analysis of multi-echo fMRI data. Despite the historical introduction of multi-echo fMRI techniques and subsequent methodological advancements, this approach remains underutilized in routine neuroscience research. The dataset’s design incorporates specific features that facilitate methodological comparisons and testing, underscoring its potential value in the field.
The primary advantage of multi-echo fMRI acquisition lies in its ability to enhance sensitivity to the Blood Oxygen Level Dependent (BOLD) effect while mitigating susceptibility artifacts, such as signal dropouts, through optimal combination techniques. Additionally, the dataset allows for the estimation of T2* relaxation times, either statically for time-series combination or dynamically for T2* time-series analysis. This capability, along with the implementation of advanced denoising methods like multi-echo Independent Component Analysis (ICA), positions the dataset as a significant resource for future research endeavors in neuroimaging.
Methods
In this study, participants underwent six functional magnetic resonance imaging (fMRI) runs, which included three distinct tasks: a visual-motor task (VisMot), a visual oddball task (VOB), and a resting-state scan (Rest). Each task was performed twice, utilizing two different repetition times (TRs) of 1800 ms and 800 ms. To mitigate potential order effects, four protocol variants were created, differing solely in the random sequence of task presentation, with resting-state scans consistently positioned at the beginning to minimize task-induced effects.
The experimental design employed a block format, alternating between active and rest phases. During rest blocks, participants fixated on a cross against a dark background, while active blocks featured a flickering checkerboard with sequentially displayed digits (1-4) at the center. Participants responded by pressing corresponding buttons with their right-hand fingers, with a digit change frequency of approximately 1 Hz and a flickering frequency of 2 Hz. Each task consisted of seven active-rest cycles, with active blocks lasting 21 seconds and rest blocks 30 seconds, resulting in total task durations of 6 minutes and 16 seconds for TR=800 ms and 6 minutes and 18 seconds for TR=1800 ms. The timing of the blocks was standardized across participants, with minor variations due to communication delays between the MRI scanner and the stimulus presentation software (E-Prime). The task paradigm is visually summarized in Figure 1, which outlines the sequence and structure of the blocks, although the timeline is not to scale.
Discussion
In this study, data were collected from 83 healthy participants (42 men and 41 women) using two identical 3T MRI scanners to investigate the effects of different acquisition parameters on fMRI data quality. The experimental design included a visual oddball task (VOB) and resting-state scans, with a focus on assessing T2*/R2* parameters through a multi-echo gradient-echo (MEGRE) sequence. The dataset is notable for its high-quality physiological recordings, which facilitate noise correction and enhance signal-to-noise ratio (SNR). The findings indicate that variations in repetition time (TR) and echo times (TE) significantly influence data quality, with scanner A generally yielding higher temporal signal-to-noise ratios (tSNR) compared to scanner B.
The analysis of head motion revealed that cognitive demands during tasks led to increased motion, particularly in the VOB task, while resting-state scans exhibited minimal motion. Temporal SNR and signal-to-noise separation (SNS) metrics confirmed that scanner A provided more stable signal acquisition across tasks. Activation maps demonstrated that scanner A also produced more extensive and robust task-related activations compared to scanner B, with the number of activated voxels varying significantly based on TR and task conditions. Overall, the dataset, available in the OpenNeuro repository, serves as a valuable resource for methodological development in fMRI research, with comprehensive data organization adhering to the Brain Imaging Data Structure (BIDS) specifications.