低频波动振幅ALFF的计算

ALFF的计算步骤

  • 对BOLD信号进行0.01-0.1Hz滤波,得到低频波动
  • 进行傅里叶变换,变换到频域,得到幅度谱(或功率谱)
  • 计算0.01-0.1Hz的幅度的平均值(功率开方的平均值),得到ALFF值
  • 除以全脑平均的ALFF值进行归一化

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原始BOLD信号

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经过滤波后的BOLD信号

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经过滤波后的BOLD信号的频谱

Matlab代码

data = load('data.txt');        %读取存为txt格式的数据

[n,t] = size(data);        %提取数据维度,n为体素数,t为时间点数

ALFF = zeros(n,1);        %初始化存储ALFF的数组

for voxel = 1:1:n    %计算所有体素的ALFF

    data_fft = abs(fft(data(voxel)./length(data(voxel))));        %对data进行fft变换,并取幅度

    ALFF(voxel) = mean(data_fft(ceil(0.01*t+1):ceil(0.1*t+1)));        %找到0.01Hz-0.1Hz对应的索引值,根据信号的频率分辨率公式f=1/t,计算0.01hz处所对应的点:0.01/(1/t)+1=0.01*t+1

end

ALFF_mean = mean(ALFF);
mALFF = ALFF./ALFF_mean;        %除以全脑平均的ALFF进行归一化

功能性磁共振成像(fMRI)是一种强大的工具,能够揭示大脑在静息态或执行特定任务时的活动。在检测阿尔茨海默病(AD)早期认知损伤方面,fMRI能够帮助我们了解大脑结构和功能的改变。ALFF(amplitude of low-frequency fluctuation)和fALFF(fractional ALFF)是分析fMRI数据时用于量化大脑活动的重要指标。 参考资源链接:[早期阿尔茨海默轻度认知障碍的低频波动幅度:ADNI研究发现](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/73u3ddca46) ALFF测量的是特定频率范围内(通常是0.01-0.08 Hz)大脑灰质区域中低频信号波动振幅,它反映了大脑在静息状态下神经元自发活动的同步性。而fALFFALFF的一种衍生指标,它通过考虑整个频谱的能量来减少可能的非特异性背景噪声,从而提供了更准确的低频振荡信号测量。 在阿尔茨海默病早期,如轻度认知障碍(EMCI)阶段,研究发现某些大脑区域的ALFF和fALFF值存在异常。后顶叶皮质(PCC)、前中部前额叶(MPFC)等区域的ALFF增加可能与认知功能的早期退化有关。通过比较AD患者和健康对照组的ALFF和fALFF值,研究者能够识别出那些在AD病理过程中受影响较大的脑区。 在实际操作中,研究者会先进行标准的fMRI扫描,然后使用特定的分析软件,如DPARSF、REST或FSL等,来提取时间序列数据并计算ALFF和fALFF。这些计算会得到整个大脑每个体素的ALFF和fALFF值,最后通过统计分析比较不同组别之间的差异。 结合《早期阿尔茨海默轻度认知障碍的低频波动幅度:ADNI研究发现》一文中的研究结果,我们可以了解EMCI患者与正常对照组在后顶叶、前中部前额叶、上丘脑室和小脑等区域的ALFF和fALFF的显著差异。这些差异可能与大脑功能网络动态平衡的改变有关,暗示了认知功能的潜在退化。 对于想要深入研究这一领域的人士,建议深入阅读该研究以及更多相关的神经影像学文献,以便全面理解这一复杂但极具潜力的研究领域。 参考资源链接:[早期阿尔茨海默轻度认知障碍的低频波动幅度:ADNI研究发现](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/73u3ddca46)
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