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Complexity analysis of heartbeat-related signals in Brain MRI time series as a potential biomarker for ageing and cognitive performance
bioRxiv - Neuroscience Pub Date : 2022-06-23 , DOI: 10.1101/2020.05.27.117226
David López Pérez , Arun L.W. Bokde , Christian Kerskens

Getting older affects both the structure of the brain and some cognitive capabilities. Until now, magnetic resonance imaging (MRI) approaches have been unable to give a coherent reflection of the cognitive declines. It shows the limitation of the contrast mechanisms used in most MRI investigations, which are indirect measures of brain activities depending on multiple physiological and cognitive variables. However, MRI signals may contain information of brain activity beyond these commonly used signals caused by the neurovascular response. Here, we apply a zero-spin echo (ZSE) weighted MRI sequence, which can detect heartbeat evoked signals (HES). Remarkably, these MRI signals have properties only known from electrophysiology. We investigated the complexity of the HES arising from this sequence in two age groups; young (18-29 years) and old (over 65 years). While comparing young and old participants, we show that the complexity of the HES decreases with age, where the stability and chaoticity of these HES are particularly sensitive to age. However, we also found individual differences which were independent of age. Complexity measures were related to scores from different cognitive batteries and showed that higher complexity may be related to better cognitive performance. These findings underpin the affinity of the HES to electrophysiological signals. The profound sensitivity of these changes in complexity shows the potential of HES for understanding brain dynamics that need to be tested in more extensive and diverse populations with clinical relevance for all neurovascular disease.

中文翻译:

脑 MRI 时间序列中心跳相关信号的复杂性分析作为衰老和认知表现的潜在生物标志物

变老会影响大脑的结构和一些认知能力。到目前为止,磁共振成像 (MRI) 方法一直无法对认知下降给出连贯的反映。它显示了大多数 MRI 研究中使用的对比机制的局限性,这些机制是依赖于多个生理和认知变量的大脑活动的间接测量。然而,MRI 信号可能包含超出这些由神经血管反应引起的常用信号的大脑活动信息。在这里,我们应用了一个零自旋回波 (ZSE) 加权 MRI 序列,它可以检测心跳诱发信号 (HES)。值得注意的是,这些 MRI 信号具有只有电生理学才能知道的特性。我们在两个年龄组中调查了由该序列引起的 HES 的复杂性;年轻人(18-29 岁)和老年人(65 岁以上)。在比较年轻和年长的参与者时,我们发现 HES 的复杂性随着年龄的增长而降低,其中这些 HES 的稳定性和混乱性对年龄特别敏感。然而,我们也发现了与年龄无关的个体差异。复杂性测量与来自不同认知电池的分数相关,并表明更高的复杂性可能与更好的认知表现有关。这些发现支持了 HES 对电生理信号的亲和力。这些复杂性变化的深刻敏感性表明,HES 具有了解大脑动力学的潜力,这些大脑动力学需要在与所有神经血管疾病具有临床相关性的更广泛和多样化的人群中进行测试。我们表明,HES 的复杂性随着年龄的增长而降低,其中这些 HES 的稳定性和混沌性对年龄特别敏感。然而,我们也发现了与年龄无关的个体差异。复杂性测量与来自不同认知电池的分数相关,并表明更高的复杂性可能与更好的认知表现有关。这些发现支持了 HES 对电生理信号的亲和力。这些复杂性变化的深刻敏感性表明,HES 具有了解大脑动力学的潜力,这些大脑动力学需要在与所有神经血管疾病具有临床相关性的更广泛和多样化的人群中进行测试。我们表明,HES 的复杂性随着年龄的增长而降低,其中这些 HES 的稳定性和混沌性对年龄特别敏感。然而,我们也发现了与年龄无关的个体差异。复杂性测量与来自不同认知电池的分数相关,并表明更高的复杂性可能与更好的认知表现有关。这些发现支持了 HES 对电生理信号的亲和力。这些复杂性变化的深刻敏感性表明,HES 具有了解大脑动力学的潜力,这些大脑动力学需要在与所有神经血管疾病具有临床相关性的更广泛和多样化的人群中进行测试。我们还发现了与年龄无关的个体差异。复杂性测量与来自不同认知电池的分数相关,并表明更高的复杂性可能与更好的认知表现有关。这些发现支持了 HES 对电生理信号的亲和力。这些复杂性变化的深刻敏感性表明,HES 具有了解大脑动力学的潜力,这些大脑动力学需要在与所有神经血管疾病具有临床相关性的更广泛和多样化的人群中进行测试。我们还发现了与年龄无关的个体差异。复杂性测量与来自不同认知电池的分数相关,并表明更高的复杂性可能与更好的认知表现有关。这些发现支持了 HES 对电生理信号的亲和力。这些复杂性变化的深刻敏感性表明,HES 具有了解大脑动力学的潜力,这些大脑动力学需要在与所有神经血管疾病具有临床相关性的更广泛和多样化的人群中进行测试。
更新日期:2022-06-23
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