Return to search

Development of a data analysis platform for characterizing functional connectivity networks in rodents / Utveckling av en dataanalys rutin för att karakterisera funktionella nätverk hos gagnare

This document addresses the development and implementation of a routine for analyzing resting-state functional Magnetic Resonance Imaging (rs-fMRI) data in rodents. Even though resting-state connectivity is studied in humans already for several years with diverse applications in mental disorders or degenerative brain diseases, the interest for this modality is much more recent and less common in rodents. The goal of this project is to set an ensemble of tools in order to be able for the experimental MR team of KERIC to analyze rs-fMRI in rodents in a well defined and easy way. During this project several critical choices have been done, one of them is to use the Independent Component Analysis (ICA) in order to process the data rather than a seed-based approach. Also it was decided to use medetomidine as anesthesia rather than isoflurane for the experiments. The routine developed during this project was applied for a project studying the effects of running on an animal model of depression. The routine is composed of several steps, the preprocessing of the data mainly realized with SPM8, the processing using GIFT and the postprocessing which is some statistic tests on the results from GIFT in order to reveal differences between groups using the 2nd level analysis from SPM8 and the testing the correlations between components using the FNC toolbox. / Detta dokument behandlar utvecklingen och implementeringen av en rutin för att analysera bilder från resting-state funktionell Magnetisk Resonenstomografi i gnagare. Även om resting-state connectivity studerats i människor i några år, med olika applikationer i psykiska störningar och neurodegenerativa sjukdomar, är intresset för detta område är betydligt nyare bland experimentell förskare som arbetar med gnagare. Målet av denna projekt är att inställa en procedur så att KERICs experimentell MR team kan lätt analysera resting-state funktionnell MRT data. Under denna projekt har olika viktiga val gjorts, en av dem är att använda Independent Component Analysis procedur för att analysera data framför en seed-baserad teknik. En andra var att använda för anestesi medetomidin och inte isofluran för experiment. Rutinen som var utvecklad under denna projekt blev användad på data från en projekt som studerar effekter av löpning på depression hos råttorna. Rutinen är delad i några delar, den första är att förbehandla data främst med SPM8, den andra är att använda GIFT för att behandla data och den sista är att testa statistiskt resultat från ICA med SPM8 och att testa korrelation mellan komponenter med FNC.

Identiferoai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-124391
Date January 2013
CreatorsMonnot, Cyril Gerard Valery
PublisherKTH, Skolan för teknik och hälsa (STH)
Source SetsDiVA Archive at Upsalla University
LanguageEnglish
Detected LanguageSwedish
TypeStudent thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text
Formatapplication/pdf
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
RelationTRITA-STH ; 2013:14

Page generated in 0.0031 seconds