低周波変動の振幅
磁気共鳴画像法における指標

低周波変動の振幅（ALFF）と分数ALFF（fALFF）は、ボクセルまたは関心領域内のBOLD信号の自発的な低周波（約0.01〜0.10 Hz）変動のパワーを定量化する安静時機能的MRI （rs-fMRI）指標です。ALFFは、事前に定義された低周波帯域（通常0.01〜0.08 Hzまたは0.01〜0.10 Hz）内のパワースペクトルの平方根を測定します。正確な上限カットオフはサンプリングレート（繰り返し時間、TR）に依存し、ナイキスト周波数（1 /（2·TR））未満でなければなりません。[1] fALFFは、その低周波帯域内のパワーと、より広い帯域（通常0〜0.25 Hz）全体の総パワーの比であり、ALFFに比べて非特異的な生理学的ノイズを低減します。[2]

電気生理学的研究では、低周波BOLD振動は部分的に自発的な神経活動を反映していることが示唆されている。EEGとfMRIの同時解析により、標準的な安静時ネットワークは明確な電気生理学的特徴を示し、そのパワーはBOLDの変動と共変することが実証されている。[3]初期のrs-fMRI研究では、約0.1 Hz以下の周波数が機能的結合パターンを支配することも示された。[4]

歴史

ALFF指標は、2000年代半ばの初期のrs-fMRI研究で普及し、臨床集団に適用されました。広く引用されている報告では、注意欠陥・多動性障害（ADHD）の小児にALFFを適用し、通常発達の同年齢の小児と比較した局所的な増加と減少を記述しました。[5] fALFFの変種は、低周波パワーを全帯域パワーに正規化することで、灰白質ニューロンの変動に対する特異性を向上させるために導入されました。[2]

計算

ALFF と fALFF は通常次のように計算されます: (1) rs-fMRI 時系列を前処理します (スライス タイミング補正、再調整、ニューサンス回帰、空間正規化、およびオプションで時間フィルタリング)。[6] (2) 各ボクセルの時系列をFFTで周波数領域に変換し、パワー スペクトルを取得します。(3) 低周波数帯域 (通常 0.01～0.08 Hz または 0.01～0.10 Hz、ナイキスト周波数 1/(2·TR) で制約) を定義し、その帯域内の平均パワーの平方根として ALFF を計算します。 [ 1]そして (4) 低周波数帯域のパワーとより広い帯域 (たとえば、TR によって設定されたナイキスト周波数まで。多くの場合、TR≈2 秒の場合は 0～0.25 Hz

周波数の選択とサブバンド

いくつかの研究では、周波数特有の効果を調べるためにスペクトルをサブバンド（一般的にはslow-5（0.01〜0.027Hz）とslow-4（0.027〜0.073Hz））に分割しています。ALFF/fALFFトポグラフィーにおける周波数依存の違いはデータセット全体で堅牢です。[1] [7]

生理学的考慮

低周波BOLDパワーは、神経性および非神経性要因の影響を受けます。非神経性要因には、心拍・呼吸周期や脳脊髄液の脈動などがあり、これらは大血管や心室付近の信号を汚染する可能性があります。[4] fALFFは、低周波パワーを総パワーに対して正規化することでこの感度をいくらか低減しますが、生理学的ノイズを完全に除去することはできません。[2]

地形とデフォルトモードネットワーク

全脳ALFF/fALFFマップは、後帯状皮質、楔前部、内側前頭前皮質、両側下頭頂小葉など、デフォルトモードネットワーク（DMN）に関連する領域で比較的高い値を示しており、これらの領域での低周波活動の顕著性と一致している。[2]

臨床および研究アプリケーション

ALFFとfALFFは、多くの疾患における症例対照比較やバイオマーカー探索に使用される記述マーカーです。例としては、以下のようなものがあります。

  • 注意欠陥・多動性障害：ADHD児の前頭葉、感覚運動野、脳幹、小脳領域のALFFの変化。[5]
  • 統合失調症：ボクセルワイズ解析では、ALFF/fALFFの地域的な増加と減少が報告されているが、結果はコホートによって異なる。[8]レビューと多施設解析では、異質性と調和のとれた前処理の重要性が強調されている。[9]
  • 大うつ病性障害：定量的統合は異常な内因性活動を示し、メタアナリシスでは帯状前頭前野と後正中線領域におけるALFFの変化が報告されている。効果の方向性は臨床的特徴と方法によって異なる。[10]
  • アルツハイマー病と軽度認知障害：メタアナリシスでは後帯状皮質/楔前部および海馬傍回領域の変化が報告されており、aMCIとADでは周波数特異的な影響が報告されている。[11] [12]

ReHoとPerAFとの関係

地域の均質性（ReHo）

ReHoは、ボクセルの時系列とその近傍のボクセルの類似度（ケンドールの一致係数）を測定し、振幅ではなく局所的な同期性を示す。局所的なコヒーレンスとパワーをマッピングする際に、ALFF/fALFFを補完するものとして用いられることが多い。[13]

変動のパーセント振幅（PerAF）

PerAFは、各ボクセルにおけるBOLD変動の絶対値を、時間経過に伴う平均信号に対するパーセンテージで表します。帯域制限されたスペクトル指標であるALFF/fALFFとは異なり、PerAFは時間領域でスケールに依存しない指標であり、タスクfMRIにおける信号変化率に類似しています。[14]

制限事項

ALFF/fALFFは、前処理の選択（例：フィルタリング、モーション回帰）、生理学的ノイズ、およびスキャナ/シーケンスパラメータの影響を受けやすい。単一被験者レベルでの解釈可能性は限られているため、これらの指標はグループレベルの比較において最も信頼性が高い。[15] [16]

参照

参考文献

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  2. ^ abcde Zou, Qiang-Hua; Zhu, Chao-Zhe; Yang, Yihong; Zuo, Xin-Nian; Long, Xiao-Yan; Cao, Qiu-Jin; Wang, Yan-Fang (2008). 「安静時fMRIにおける低周波変動振幅（ALFF）検出の改良法：フラクショナルALFF」Journal of Neuroscience Methods . 172 (1): 137– 141. doi :10.1016/j.jneumeth.2008.04.012. PMC 3902859 . PMID  18501969. 
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