Hispanopedia Wiki
Articulo de referencia

resonancia magnética funcional en estado de reposo

La resonancia magnética funcional en estado de reposo ( rs-fMRI o R-fMRI ), también conocida como fMRI independiente de la tarea o fMRI libre de tarea , es un método de imágenes...

Hispanopedia WikiContenido en espanolLectura gratuita

La resonancia magnética funcional en estado de reposo ( rs-fMRI o R-fMRI ), también conocida como fMRI independiente de la tarea o fMRI libre de tarea , es un método de imágenes de resonancia magnética funcional (fMRI) que se utiliza en el mapeo cerebral para evaluar las interacciones regionales que ocurren en un estado de reposo o negativo de tarea, cuando no se está realizando una tarea explícita. [ 3 ] [ 4 ] Se han identificado varias redes cerebrales en estado de reposo, una de las cuales es la red de modo predeterminado . [ 5 ] Estas redes cerebrales se observan a través de cambios en el flujo sanguíneo en el cerebro que crean lo que se conoce como una señal dependiente del nivel de oxígeno en sangre (BOLD) que se puede medir utilizando fMRI.

Debido a que la actividad cerebral es intrínseca, presente incluso en ausencia de una tarea inducida externamente, cualquier región cerebral tendrá fluctuaciones espontáneas en la señal BOLD. El enfoque del estado de reposo es útil para explorar la organización funcional del cerebro y examinar si está alterada en trastornos neurológicos o mentales . Debido al aspecto del estado de reposo de esta técnica de imagen, se pueden recopilar datos de una variedad de grupos de pacientes, incluyendo personas con discapacidad intelectual, grupos pediátricos e incluso aquellos que están inconscientes. [ 6 ] [ 7 ] La investigación de la conectividad funcional del estado de reposo ha revelado una serie de redes que se encuentran consistentemente en sujetos sanos, diferentes etapas de conciencia y en diferentes especies, y representan patrones específicos de actividad sincrónica. [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ]

Conceptos básicos de la resonancia magnética funcional en estado de reposo

Imágenes de resonancia magnética funcional (fMRI) de un estudio que muestran cómo se activan ciertas partes del cerebro al ver casas y otras al ver rostros.
Estas imágenes de resonancia magnética funcional (fMRI) provienen de un estudio que muestra cómo se activan ciertas partes del cerebro al ver casas y otras al ver rostros. Los valores 'r' representan correlaciones, donde valores positivos o negativos más altos indican una mejor concordancia.

La resonancia magnética funcional (RMf) es un procedimiento específico de resonancia magnética (RM) que mide la actividad cerebral detectando los cambios asociados en el flujo sanguíneo. Más específicamente, la actividad cerebral se mide a través de la señal BOLD de baja frecuencia en el cerebro. [ 11 ]

El procedimiento es similar a la resonancia magnética, pero utiliza el cambio en la magnetización entre la sangre rica en oxígeno y la pobre en oxígeno como medida básica. Esta medida suele verse afectada por el ruido de diversas fuentes, por lo que se utilizan procedimientos estadísticos para extraer la señal subyacente. La activación cerebral resultante se puede representar gráficamente mediante la codificación por colores de la intensidad de la activación en todo el cerebro o en la región específica estudiada. La técnica permite localizar la actividad con una precisión de milímetros, pero, utilizando técnicas estándar, no mejor que en un intervalo de unos pocos segundos. [ 12 ]

La resonancia magnética funcional (RMf) se utiliza tanto en investigación como, en menor medida, en entornos clínicos. También puede combinarse y complementarse con otras medidas de fisiología cerebral, como el electroencefalograma (EEG) , la espectroscopia de infrarrojo cercano (NIRS) y la ecografía funcional. [ 13 ] [ 14 ] La RMf con marcaje de espín arterial puede utilizarse como un método complementario para evaluar las funciones cerebrales en reposo. [ 15 ] [ 16 ]

Base fisiológica

La respuesta fisiológica del flujo sanguíneo determina en gran medida la sensibilidad temporal, es decir, la precisión con la que se pueden medir las neuronas activas en la resonancia magnética funcional (RMf) BOLD. El parámetro básico de resolución temporal es la frecuencia de muestreo (TR), que determina con qué frecuencia se excita una sección cerebral específica y se le permite perder su magnetización. Las TR pueden variar desde valores muy cortos (500 ms) hasta valores muy largos (3 segundos). En el caso específico de la RMf, se asume que la respuesta hemodinámica dura más de 10 segundos, aumentando de forma multiplicativa (es decir, como una proporción del valor actual), alcanzando su pico entre los 4 y los 6 segundos, y luego disminuyendo también de forma multiplicativa. Los cambios en el sistema de flujo sanguíneo, el sistema vascular, integran las respuestas a la actividad neuronal a lo largo del tiempo. Dado que esta respuesta es una función continua y suave, el muestreo con TR más rápidas solo permite mapear fluctuaciones más rápidas, como las señales de frecuencia respiratoria y cardíaca. [ 17 ]

Si bien la resonancia magnética funcional (RMf) busca medir la actividad neuronal en el cerebro, la señal BOLD puede verse influenciada por muchos otros factores fisiológicos además de la actividad neuronal. Por ejemplo, las fluctuaciones respiratorias y los ciclos cardiovasculares afectan la señal BOLD que se mide en el cerebro y, por lo tanto, generalmente se intenta eliminarlas durante el procesamiento de los datos brutos de la RMf. Debido a estas fuentes de ruido, muchos expertos abordaron la idea de la RMf en estado de reposo con gran escepticismo durante los primeros usos de esta técnica. Solo muy recientemente los investigadores han llegado a tener la certeza de que la señal medida no es un artefacto causado por otras funciones fisiológicas. [ 18 ]

La conectividad funcional en estado de reposo entre regiones cerebrales espacialmente distintas refleja la historia repetida de patrones de coactivación dentro de estas regiones, sirviendo así como una medida de plasticidad . [ 19 ]

Historia

Bharat Biswal

En 1992, Bharat Biswal comenzó su trabajo como estudiante de posgrado en el Medical College of Wisconsin bajo la dirección de su asesor, James S. Hyde , y descubrió que el cerebro, incluso en reposo, contiene información sobre su organización funcional. Utilizó resonancia magnética funcional (RMf) para estudiar cómo se comunican las diferentes regiones del cerebro mientras este se encuentra en reposo y no realiza ninguna tarea activa. Si bien en su momento la investigación de Biswal fue mayormente ignorada y atribuida a otra fuente de señal, su técnica de neuroimagen en reposo ha sido ampliamente replicada y considerada un método válido para mapear las redes funcionales del cerebro. El mapeo de la actividad cerebral en reposo ofrece muchas posibilidades para la investigación cerebral e incluso ayuda a los médicos a diagnosticar diversas enfermedades del cerebro. [ 3 ]

Marcus Raichle

Los experimentos realizados por el laboratorio del neurólogo Marcus Raichle en la Facultad de Medicina de la Universidad de Washington y otros grupos demostraron que el consumo de energía del cerebro aumenta en menos del 5 % de su consumo basal al realizar una tarea mental concentrada. Estos experimentos demostraron que el cerebro se mantiene constantemente activo con un alto nivel de actividad incluso cuando la persona no realiza un trabajo mental concentrado (estado de reposo). Su laboratorio se ha centrado principalmente en encontrar la base de esta actividad en reposo y se le atribuyen numerosos descubrimientos innovadores. Entre ellos se incluye la relativa independencia del flujo sanguíneo y el consumo de oxígeno durante los cambios en la actividad cerebral, que proporcionó la base fisiológica de la resonancia magnética funcional (fMRI), así como el descubrimiento de la conocida red neuronal por defecto (Default Mode Network) . [ 20 ]

Conectividad

Funcional

La conectividad funcional es la conectividad entre regiones cerebrales que comparten propiedades funcionales. Más específicamente, puede definirse como la correlación temporal entre eventos neurofisiológicos espacialmente distantes, expresada como desviación de la independencia estadística a través de estos eventos en grupos y áreas neuronales distribuidas. [ 21 ] Esto se aplica tanto a estudios en estado de reposo como en estado de tarea. Si bien la conectividad funcional puede referirse a correlaciones entre sujetos, series, bloques, ensayos o puntos temporales individuales, la conectividad funcional en estado de reposo se centra en la conectividad evaluada a través de puntos temporales BOLD individuales durante condiciones de reposo. [ 22 ] La conectividad funcional también se ha evaluado utilizando la serie temporal de perfusión muestreada con fMRI de perfusión con marcaje de espín arterial. [ 23 ] La resonancia magnética de conectividad funcional ( fcMRI ), que puede incluir fMRI en estado de reposo y resonancia magnética basada en tareas, podría algún día ayudar a proporcionar diagnósticos más definitivos para trastornos de salud mental como el trastorno bipolar y también puede ayudar a comprender el desarrollo y la progresión del trastorno de estrés postraumático, así como a evaluar el efecto del tratamiento. [ 24 ] Se ha sugerido que la conectividad funcional es una expresión del comportamiento de la red subyacente a la función cognitiva de alto nivel, en parte porque, a diferencia de la conectividad estructural, la conectividad funcional a menudo cambia en el orden de segundos, como en el caso de la conectividad funcional dinámica .

El éxito en el desempeño cognitivo depende no solo de la actividad de las regiones cerebrales individuales, sino también de la comunicación coordinada entre ellas. La conectividad funcional permite que las redes cerebrales distribuidas intercambien información, lo que posibilita la coordinación eficiente de la atención, el control cognitivo y el comportamiento dirigido a objetivos durante tareas complejas. Esto se demostró en un estudio que mostró que la multitarea activa de forma consistente una red frontoparietal compartida involucrada en el control cognitivo, que incluye el surco intraparietal bilateral (IPS), la corteza premotora dorsal (dPMC) y la ínsula anterior . Estas regiones cerebrales apoyan la coordinación de la atención, la selección de respuestas y el mantenimiento de objetivos en múltiples tareas. Si bien la realización de tareas duales y el cambio de tareas activan regiones especializadas adicionales, la red frontoparietal compartida proporciona la base funcional para coordinar el comportamiento complejo. [ 25 ]

Redes

Estudio que muestra cuatro redes funcionales que resultaron ser altamente consistentes entre los sujetos. Estos módulos incluyen las cortezas visual (amarillo), sensorial/motora (naranja) y de los ganglios basales (rojo), así como la red de modo predeterminado ( corteza cingulada posterior , lóbulos parietales inferiores y giro frontal medial ; granate).

Red en modo predeterminado

La red neuronal por defecto (RND) es una red de regiones cerebrales que se activan cuando un individuo está despierto y en reposo. [ 26 ] La RND es un sistema cerebral interconectado y anatómicamente definido que se activa preferentemente cuando los individuos se concentran en tareas internas como soñar despiertos, imaginar el futuro, recuperar recuerdos y evaluar las perspectivas de los demás. [ 27 ] Está correlacionada negativamente con los sistemas cerebrales que se centran en señales visuales externas. Es una de las redes más estudiadas presentes durante el estado de reposo y una de las más fáciles de visualizar. [ 28 ]

Otras redes en estado de reposo

Dependiendo del método de análisis del estado de reposo, los estudios de conectividad funcional han reportado varias redes neuronales que resultan estar fuertemente conectadas funcionalmente durante el reposo. Las redes clave, también denominadas componentes, que se reportan con mayor frecuencia incluyen: la DMN, las redes sensoriales / motoras , la red ejecutiva central (CEN), hasta tres redes visuales diferentes, una red de atención ventral y dorsal , la red auditiva y la red límbica . [ 29 ] Como ya se ha reportado, estas redes en estado de reposo consisten en regiones anatómicamente separadas, pero conectadas funcionalmente, que muestran un alto nivel de actividad de señal BOLD correlacionada. Se ha encontrado que estas redes son bastante consistentes en diferentes estudios, a pesar de las diferencias en las técnicas de adquisición y análisis de datos. [ 29 ] [ 30 ] Es importante destacar que la mayoría de estos componentes en estado de reposo representan redes funcionales conocidas, es decir, regiones que se sabe que comparten y apoyan funciones cognitivas. [ 9 ]

Análisis de datos

Procesamiento de datos

Existen numerosos programas para el procesamiento y análisis de datos de fMRI en estado de reposo. Algunos de los programas más utilizados incluyen SPM , AFNI , FSL (especialmente Melodic para ICA), CONN , C-PAC y Connectome Computation System ( CCS ).

Métodos de análisis

Existen numerosos métodos para adquirir y procesar datos de resonancia magnética funcional en estado de reposo (rsfMRI). Los métodos de análisis más populares se centran en componentes independientes o en regiones de correlación.

Análisis de componentes independientes

El análisis de componentes independientes (ICA) es un método estadístico útil para la detección de redes neuronales en estado de reposo. ICA separa una señal en componentes espaciales y temporales que no se superponen. Es un método altamente dependiente de los datos y permite una mejor eliminación de los componentes ruidosos de la señal (movimiento, deriva del escáner, etc.). También se ha demostrado que extrae de forma fiable la red neuronal por defecto, así como muchas otras redes, con una consistencia muy alta. [ 31 ] [ 32 ] ICA sigue estando a la vanguardia de los métodos de investigación. [ 33 ]

Análisis regional

Otros métodos para observar redes y conectividad en el cerebro incluyen el mapeo basado en semillas y los métodos de análisis de regiones de interés (ROI). En estos casos, la señal de un vóxel o grupo de vóxeles específicos, conocidos como semillas o ROI, se utiliza para calcular correlaciones con otros vóxeles del cerebro. Esto proporciona una visión mucho más precisa y detallada de la conectividad específica en áreas cerebrales de interés. [ 34 ] [ 35 ] [ 36 ] Esto también se puede realizar en todo el cerebro utilizando un atlas, lo que facilita la definición de ROI y la medición de la conectividad. En 2021, Yeung y sus colegas realizaron un análisis regional utilizando una versión modificada del atlas del Proyecto Conectoma Humano (HCP) y encontraron cambios en el conectoma funcional de pacientes con accidente cerebrovascular durante el tratamiento de rehabilitación. [ 37 ] La conectividad general entre una ROI (como la corteza prefrontal ) y todos los demás vóxeles del cerebro también se puede promediar, lo que proporciona una medida de la conectividad cerebral global (GBC) específica para esa ROI. [ 38 ] Otros métodos para caracterizar redes en estado de reposo incluyen correlación parcial, coherencia y coherencia parcial, relaciones de fase, distancia de deformación temporal dinámica , agrupamiento y teoría de grafos . [ 39 ] [ 40 ] [ 41 ]

Fiabilidad y reproducibilidad

La resonancia magnética funcional en estado de reposo (RMfR) permite visualizar las fluctuaciones de baja frecuencia en la actividad cerebral espontánea, lo que la convierte en una herramienta popular para la conectómica funcional a macroescala, permitiendo caracterizar las diferencias interindividuales en la función cerebral normal, las asociaciones mente-cerebro y diversos trastornos. Esto sugiere fiabilidad y reproducibilidad para las medidas de conectómica funcional del cerebro humano derivadas de la RMfR de uso común . Estas métricas ofrecen un gran potencial para acelerar la identificación de biomarcadores en diversas enfermedades cerebrales, lo que subraya la necesidad de abordar la fiabilidad y la reproducibilidad desde el principio. [ 42 ]

Combinación de técnicas de imagen

La fila izquierda muestra cortes sagitales, coronales y horizontales de las diez RSN (p<0,005; corregido a α<0,05 / las coordenadas x, y y z se proporcionan en la esquina inferior izquierda de cada RSN). En el lado derecho se muestran los mapas de covarianza y t para las 8 bandas de frecuencia. Un valor de covarianza positivo (rojo) indica que con el aumento de la actividad de la RSN hay un aumento relativo en la potencia espectral en un electrodo dado en una banda de frecuencia dada, mientras que un valor negativo (azul) indica una disminución en la potencia cuando aumenta la actividad de la RSN, y viceversa.
Esta imagen proviene de un estudio que utilizó resonancia magnética funcional (fMRI) y electroencefalografía (EEG) en estado de reposo. La fila izquierda muestra cortes sagitales, coronales y horizontales de las diez redes neuronales en estado de reposo (RSN). En el lado derecho se muestran los mapas de covarianza y los mapas t para las ocho bandas de frecuencia.

resonancia magnética funcional con DWI

Con la fMRI proporcionando información funcional y la DWI información estructural sobre el cerebro, estas dos técnicas de imagen se utilizan comúnmente en conjunto para proporcionar una visión holística de las interacciones de la red cerebral. Cuando se recopilan de ROI definidas, los datos de fMRI informan a los investigadores sobre cómo cambia la actividad (flujo sanguíneo) en el cerebro a lo largo del tiempo o durante una tarea. [ 43 ] Esto se refuerza luego con los datos estructurales de DWI, que muestran cómo los tractos individuales de sustancia blanca conectan estas ROI. [ 44 ] Las investigaciones que aprovechan estas técnicas han hecho avanzar el campo de la neurociencia de redes, al definir con mayor precisión grupos de regiones en el cerebro que se conectan tanto estructuralmente (con tractos de sustancia blanca que pasan entre ellas) como funcionalmente (mostrando patrones de actividad similares u opuestos a lo largo del tiempo), en redes cerebrales como la DMN . [ 45 ] Los avances en el análisis de datos topológicos han establecido un marco estadístico coherente para integrar la información funcional y estructural, representada como redes cerebrales funcionales y estructurales con topologías distintas. [ 46 ]

Estos datos combinados proporcionan un beneficio clínico y neuropsiquiátrico único, al permitir la investigación de cómo las redes cerebrales se ven alteradas, o las vías de la sustancia blanca se ven comprometidas, por la presencia de una enfermedad mental o daño estructural. [ 47 ] Se ha demostrado que la conectividad alterada de la red cerebral está presente en una amplia gama de trastornos, como la esquizofrenia, [ 48 ] [ 49 ] la depresión, [ 50 ] [ 51 ] el accidente cerebrovascular, [ 51 ] [ 52 ] y el tumor cerebral, [ 53 ] lo que subyace a sus síntomas únicos.

resonancia magnética funcional con electroencefalografía

Muchos expertos en neuroimagen consideran que, para obtener la mejor combinación de información espacial y temporal de la actividad cerebral, se deben utilizar simultáneamente tanto la resonancia magnética funcional (RMf) como la electroencefalografía (EEG). Esta técnica dual combina la capacidad bien documentada de la EEG para caracterizar ciertos estados cerebrales con alta resolución temporal y revelar patrones patológicos, con la capacidad de la RMf (descubierta más recientemente y menos comprendida) para visualizar la dinámica sanguínea en todo el cerebro con alta resolución espacial. Hasta ahora, la RMf-EEG se ha considerado principalmente una técnica de RMf en la que la EEG adquirida sincrónicamente se utiliza para caracterizar la actividad cerebral ("estado cerebral") a lo largo del tiempo, lo que permite mapear (mediante mapeo paramétrico estadístico, por ejemplo) los cambios hemodinámicos asociados. [ 54 ]

El valor clínico de estos hallazgos es objeto de investigaciones en curso, pero estudios recientes sugieren una fiabilidad aceptable para los estudios de EEG-fMRI y una mayor sensibilidad en escáneres de campo más alto. Fuera del campo de la epilepsia, el EEG-fMRI se ha utilizado para estudiar las respuestas cerebrales relacionadas con eventos (desencadenadas por estímulos externos) y ha proporcionado información nueva e importante sobre la actividad cerebral basal durante la vigilia en reposo y el sueño. [ 55 ]

resonancia magnética funcional con estimulación magnética transcraneal

La estimulación magnética transcraneal (EMT) utiliza campos magnéticos pequeños y relativamente precisos para estimular regiones de la corteza sin procedimientos invasivos peligrosos. Cuando estos campos magnéticos estimulan un área de la corteza, el flujo sanguíneo focal aumenta tanto en el sitio de estimulación como en sitios distantes conectados anatómicamente a la ubicación estimulada. Posteriormente, se puede utilizar la tomografía por emisión de positrones (PET) para obtener imágenes del cerebro y los cambios en el flujo sanguíneo. Los resultados muestran regiones de conectividad muy similares, lo que confirma las redes encontradas en estudios de resonancia magnética funcional (RMf). La EMT también puede utilizarse para complementar y proporcionar información más detallada sobre las regiones conectadas. [ 56 ]

Posibles inconvenientes

Los posibles inconvenientes al usar rsfMRI para determinar la integridad de la red funcional son la contaminación de la señal BOLD por fuentes de ruido fisiológico como la frecuencia cardíaca, la respiración, [ 57 ] [ 58 ] y el movimiento de la cabeza. [ 59 ] [ 60 ] [ 61 ] [ 62 ] Estos factores de confusión a menudo pueden sesgar los resultados en estudios donde se compara a los pacientes con controles sanos en la dirección de los efectos hipotetizados, por ejemplo, se podría encontrar una menor coherencia en la red predeterminada en el grupo de pacientes, mientras que los grupos de pacientes también se movieron más durante el escaneo. Además, se ha demostrado que el uso de la regresión de señal global puede producir correlaciones artificiales entre un pequeño número de señales (por ejemplo, dos o tres). [ 63 ] Afortunadamente, el cerebro tiene muchas señales. [ 64 ]

Aplicaciones actuales y futuras

La investigación que utiliza fMRI en estado de reposo tiene el potencial de aplicarse en el contexto clínico, incluyendo su uso en la evaluación de muchas enfermedades y trastornos mentales diferentes . [ 65 ]

Condición de la enfermedad y cambios en la conectividad funcional en estado de reposo

Otros tipos de aplicaciones clínicas actuales y futuras para la resonancia magnética funcional en estado de reposo incluyen la identificación de diferencias grupales en enfermedades cerebrales, la obtención de información diagnóstica y pronóstica, estudios longitudinales y efectos del tratamiento, la agrupación en estados de enfermedad heterogéneos y el mapeo preoperatorio y la intervención dirigida. [ 86 ] Debido a que no depende del rendimiento en tareas ni de las demandas cognitivas, la resonancia magnética funcional en estado de reposo puede ser una herramienta útil para evaluar las alteraciones cerebrales en trastornos de la conciencia y la cognición, así como en poblaciones pediátricas. [ 87 ]

Véase también

Referencias

  1. ↑ Smith SM, Beckmann CF, Andersson J, Auerbach EJ, Bijsterbosch J, Douaud G, et  al. (octubre de 2013). " fMRI en estado de reposo en el Proyecto Conectoma Humano" . NeuroImage . 80 : 144–168 . doi : 10.1016/j.neuroimage.2013.05.039 . PMC 3720828. PMID 23702415 .  
  2. 1 2 Bhushan C, Chong M, Choi S, Joshi AA, Haldar JP, Damasio H, Leahy RM (2016-07-08). "El filtrado de medias no locales temporales revela interacciones corticales cerebrales completas en tiempo real en fMRI en reposo" . PLOS ONE . 11 (7) e0158504. Bibcode : 2016PLoSO..1158504B . doi : 10.1371/journal.pone.0158504 . PMC 4938391. PMID 27391481 .  
  3. 1 2 Biswal BB (agosto de 2012). "Resonancia magnética funcional en estado de reposo: una historia personal". NeuroImage . 62 (2): 938– 944. doi : 10.1016/j.neuroimage.2012.01.090 . PMID 22326802 . S2CID 93823 .  
  4. ↑ Buckner RL, Krienen FM, Yeo BT (julio de 2013). "Oportunidades y limitaciones de la resonancia magnética de conectividad funcional intrínseca". Nature Neuroscience . 16 (7): 832– 837. doi : 10.1038/nn.3423 . PMID 23799476. S2CID 17141252 .  
  5. ↑ Sharaev MG, Zavyalova VV, Ushakov VL, Kartashov SI, Velichkovsky BM (2016). "Conectividad efectiva dentro de la red neuronal por defecto: modelado causal dinámico de datos de fMRI en estado de reposo" . Frontiers in Human Neuroscience . 10 : 14. doi : 10.3389/fnhum.2016.00014 . PMC 4740785. PMID 26869900 .  
  6. ↑ Agcaoglu O, Wilson TW, Wang YP, Stephen J, Calhoun VD (junio de 2019). "Diferencias en la conectividad del estado de reposo en condiciones con los ojos abiertos versus ojos cerrados" . Human Brain Mapping . 40 (8): 2488– 2498. doi : 10.1002/hbm.24539 . PMC 6865559. PMID 30720907 .  
  7. ↑ Smitha KA, Akhil Raja K, Arun KM, Rajesh PG, Thomas B, Kapilamoorthy TR, Kesavadas C (agosto de 2017). "fMRI en estado de reposo: una revisión de los métodos en el análisis de conectividad en estado de reposo y redes en estado de reposo" . The Neuroradiology Journal . 30 (4): 305– 317. doi : 10.1177/1971400917697342 . PMC 5524274. PMID 28353416 .  
  8. ↑ Biswal BB (2011). "Conectividad funcional en estado de reposo". Biological Psychiatry . 69 (9): 200S. doi : 10.1016/j.biopsych.2011.03.032 . S2CID 142478873 . 
  9. 1 2 Rosazza C, Minati L (octubre de 2011). "Redes cerebrales en estado de reposo: revisión de la literatura y aplicaciones clínicas". Neurological Sciences . 32 (5): 773– 785. doi : 10.1007/s10072-011-0636-y . PMID 21667095 . S2CID 17222 .  
  10. ↑ Cole DM, Smith SM, Beckmann CF (2010). "Avances y dificultades en el análisis e interpretación de datos de fMRI en estado de reposo" . Frontiers in Systems Neuroscience . 4 : 8. doi : 10.3389/fnsys.2010.00008 . PMC 2854531. PMID 20407579 .  
  11. ↑ DeYoe EA, Bandettini P, Neitz J, Miller D, Winans P (octubre de 1994). "Imágenes de resonancia magnética funcional ( IRMf) del cerebro humano". Journal of Neuroscience Methods . 54 (2): 171– 187. doi : 10.1016/0165-0270(94)90191-0 . PMID 7869750. S2CID 3718293 .  
  12. ↑ Bandettini PA (septiembre de 2009). " Siete temas en imágenes de resonancia magnética funcional" . Journal of Integrative Neuroscience . 8 (3): 371– 403. doi : 10.1142/s0219635209002186 . PMC 3143579. PMID 19938211 .  
  13. ↑ Bandettini P (febrero de 2007). "Resonancia magnética funcional en la actualidad". Revista Internacional de Psicofisiología . 63 (2): 138– 145. doi : 10.1016/j.ijpsycho.2006.03.016 . PMID 16842871 . 
  14. ^ Korhonen V, Hiltunen T, Myllylä T, Wang X, Kantola J, Nikkinen J, et al. (noviembre de 2014). "Entorno de neuroimagen multiescala sincrónico para análisis fisiológicos de la función cerebral con muestras críticas: concepto de hepta-scan" . Conectividad cerebral . 4 (9): 677– 689. doi : 10.1089/brain.2014.0258 . PMC 4238249 . PMID 25131996 .   
  15. ↑ Chuang KH, van Gelderen P, Merkle H, Bodurka J, Ikonomidou VN, Koretsky AP, et al. (mayo de 2008). " Mapeo de la conectividad funcional en estado de reposo mediante resonancia magnética de perfusión" . NeuroImage . 40 (4): 1595– 1605. doi : 10.1016/j.neuroimage.2008.01.006 . PMC 2435272. PMID 18314354 .   
  16. ↑ Bertolo, Adrien (2023). "Mapeo de alta sensibilidad de redes funcionales cerebrales en ratones despiertos mediante imágenes fUS multicorte simultáneas" . Imaging Neuroscience . 1 imag-1-00030: 1–18 . doi : 10.1162/imag_a_00030 . PMC 12007538. PMID 40799722 .  
  17. ^ Huettel SA, Song AW, McCarthy G (2008). Imágenes por resonancia magnética funcional (2ª ed.). Sunderland, Massachusetts: Sinauer Associates. ISBN  978-0-87893-286-3.
  18. ↑ Damoiseaux JS, Rombouts SA, Barkhof F, Scheltens P, Stam CJ, Smith SM, Beckmann CF (septiembre de 2006). " Redes neuronales en estado de reposo consistentes en sujetos sanos" . Actas de la Academia Nacional de Ciencias de los Estados Unidos de América . 103 (37): 13848– 13853. Bibcode : 2006PNAS..10313848D . doi : 10.1073/pnas.0601417103 . PMC 1564249. PMID 16945915 .  
  19. ↑ Guerra-Carrillo B, Mackey AP, Bunge SA (octubre de 2014). "Resonancia magnética funcional en estado de reposo: una ventana a la plasticidad del cerebro humano". The Neuroscientist . 20 (5): 522– 533. doi : 10.1177/1073858414524442 . PMID 24561514. S2CID 13300284 .  
  20. ↑ Fox MD, Snyder AZ, Vincent JL, Corbetta M, Van Essen DC, Raichle ME (julio de 2005). "El cerebro humano está intrínsecamente organizado en redes funcionales dinámicas y anticorrelacionadas" . Actas de la Academia Nacional de Ciencias de los Estados Unidos de América . 102 (27): 9673– 9678. Bibcode : 2005PNAS..102.9673F . doi : 10.1073/pnas.0504136102 . PMC 1157105. PMID 15976020 .  
  21. ↑ Biswal BB, Van Kylen J, Hyde JS (1997). "Evaluación simultánea de señales de flujo y BOLD en mapas de conectividad funcional en estado de reposo". NMR in Biomedicine . 10 ( 4–5 ): 165–170 . doi : 10.1002/(sici)1099-1492(199706/08)10:4/5 < 165::aid-nbm454 > 3.0.co ; 2-7 . PMID 9430343. S2CID 25428304 .  
  22. ↑ Friston K (febrero de 2009). " Modelado causal y conectividad cerebral en imágenes de resonancia magnética funcional" . PLOS Biology . 7 (2) e33. doi : 10.1371/journal.pbio.1000033 . PMC 2642881. PMID 19226186 .  
  23. ↑ Fernández-Seara MA, Aznárez-Sanado M, Mengual E, Irigoyen J, Heukamp F, Pastor MA (agosto de 2011). "Efectos sobre el flujo sanguíneo cerebral en reposo y la conectividad funcional inducidos por metoclopramida: un estudio de resonancia magnética de perfusión en voluntarios sanos" . British Journal of Pharmacology . 163 (8): 1639– 1652. doi : 10.1111/j.1476-5381.2010.01161.x . PMC 3166692. PMID 21175574 .  
  24. ↑ Smith SM (agosto de 2012). "El futuro de la conectividad de la resonancia magnética funcional". NeuroImage . 62 (2): 1257– 1266. doi : 10.1016/j.neuroimage.2012.01.022 . PMID 22248579. S2CID 30701163 .  
  25. ↑ Worringer, Britta; Langner, Robert; Koch, Iring; Eickhoff, Simon B.; Eickhoff, Claudia R.; Binkofski, Ferdinand C. (2019-06-01). "Correlatos neuronales comunes y distintos de la doble tarea y el cambio de tarea: una revisión meta-analítica y un modelo de procesamiento neurocognitivo de la multitarea humana" . Brain Structure and Function . 224 (5): 1845– 1869. doi : 10.1007/s00429-019-01870-4 . ISSN 1863-2661 . PMC 7254756. PMID 31037397 .   
  26. ↑ Raichle ME (julio de 2015). "La red neuronal por defecto del cerebro" . Annual Review of Neuroscience . 38 (1): 433– 447. doi : 10.1146/annurev-neuro-071013-014030 . PMID 25938726 . 
  27. ↑ Greicius MD, Krasnow B, Reiss AL, Menon V (enero de 2003). "Conectividad funcional en el cerebro en reposo: un análisis de red de la hipótesis del modo predeterminado" . Actas de la Academia Nacional de Ciencias de los Estados Unidos de América . 100 (1): 253– 258. Bibcode : 2003PNAS..100..253G . doi : 10.1073/pnas.0135058100 . PMC 140943. PMID 12506194 .  
  28. ↑ Buckner RL (agosto de 2012). "El descubrimiento fortuito de la red neuronal por defecto del cerebro". NeuroImage . 62 ( 2): 1137– 1145. doi : 10.1016/j.neuroimage.2011.10.035 . PMID 22037421. S2CID 9880586 .  
  29. 1 2 Moussa MN, Steen MR, Laurienti PJ, Hayasaka S (2012). "Consistencia de los módulos de red en datos de conectoma de resonancia magnética funcional en estado de reposo" . PLOS ONE . 7 (8) e44428. Bibcode : 2012PLoSO...744428M . doi : 10.1371/journal.pone.0044428 . PMC 3432126. PMID 22952978 .  
  30. ↑ Lee MH, Hacker CD, Snyder AZ, Corbetta M, Zhang D, Leuthardt EC, Shimony JS (2012). " Clustering of resting state networks" . PLOS ONE . 7 (7) e40370. Bibcode : 2012PLoSO...740370L . doi : 10.1371/journal.pone.0040370 . PMC 3392237. PMID 22792291 .  
  31. ^ Kiviniemi V, Kantola JH, Jauhiainen J, Hyvärinen A, Tervonen O (junio de 2003). "Análisis de componentes independientes de fuentes de señales de resonancia magnética funcional no deterministas". NeuroImagen . 19 (2 partes 1): 253– 260. doi : 10.1016/S1053-8119(03)00097-1 . PMID 12814576 . S2CID 17110486 .  
  32. ↑ Beckmann CF, DeLuca M, Devlin JT, Smith SM (mayo de 2005). "Investigaciones sobre la conectividad en estado de reposo mediante análisis de componentes independientes" . Philosophical Transactions of the Royal Society of London. Serie B, Ciencias Biológicas . 360 (1457): 1001–1013 . doi : 10.1098/rstb.2005.1634 . PMC 1854918. PMID 16087444 .  
  33. ↑ Calhoun VD, de Lacy N (noviembre de 2017). "Diez observaciones clave sobre el análisis de datos de imágenes de resonancia magnética funcional en estado de reposo mediante análisis de componentes independientes" . Neuroimaging Clinics of North America . 27 (4): 561– 579. doi : 10.1016/j.nic.2017.06.012 . PMC 5657522. PMID 28985929 .  
  34. ↑ Doyen S, Nicholas P, Poologaindran A, Crawford L, Young IM, Romero-Garcia R, Sughrue ME (noviembre de 2021). " Parcelación basada en la conectividad de la corteza cerebral humana normal y anatómicamente distorsionada" . Human Brain Mapping . 43 (4): 1358– 1369. doi : 10.1002/hbm.25728 . PMC 8837585. PMID 34826179. S2CID 244660926 .   
  35. ↑ Margulies DS, Kelly AM, Uddin LQ , Biswal BB, Castellanos FX, Milham MP (agosto de 2007). "Mapeo de la conectividad funcional de la corteza cingulada anterior". NeuroImage . 37 ( 2): 579–588 . doi : 10.1016/j.neuroimage.2007.05.019 . PMID 17604651. S2CID 3330669 .  
  36. ↑ Van Dijk KR, Hedden T, Venkataraman A, Evans KC, Lazar SW, Buckner RL (enero de 2010). " Conectividad funcional intrínseca como herramienta para la conectómica humana: teoría, propiedades y optimización" . Journal of Neurophysiology . 103 (1): 297–321 . doi : 10.1152/jn.00783.2009 . PMC 2807224. PMID 19889849 .  
  37. ↑ Yeung JT, Young IM, Doyen S, Teo C, Sughrue ME (octubre de 2021). "Cambios en el conectoma cerebral tras la estimulación magnética transcraneal repetitiva para la rehabilitación del ictus" . Cureus . 13 ( 10) e19105. doi : 10.7759/cureus.19105 . PMC 8614179. PMID 34858752 .  
  38. ↑ Cole MW, Yarkoni T, Repovs G, Anticevic A, Braver TS (junio de 2012). "La conectividad global de la corteza prefrontal predice el control cognitivo y la inteligencia" . The Journal of Neuroscience . 32 (26): 8988– 8999. doi : 10.1523/JNEUROSCI.0536-12.2012 . PMC 3392686. PMID 22745498 .  
  39. ↑ Chang C, Glover GH (marzo de 2010). "Dinámica tiempo-frecuencia de la conectividad cerebral en estado de reposo medida con fMRI" . NeuroImage . 50 ( 1): 81–98 . doi : 10.1016/j.neuroimage.2009.12.011 . PMC 2827259. PMID 20006716 .  
  40. ↑ Faria AV, Joel SE, Zhang Y, Oishi K, van Zjil PC, Miller MI, et al. (julio de 2012). "Análisis basado en atlas de la conectividad funcional en estado de reposo: evaluación de la reproducibilidad y estudios de correlación anatomía-función multimodal" . NeuroImage . 61 ( 3): 613– 621. doi : 10.1016/j.neuroimage.2012.03.078 . PMC 3358461. PMID 22498656 .   
  41. ↑ Meszlényi RJ, Hermann P, Buza K, Gál V, Vidnyánszky Z (2017-01-01). "Análisis de conectividad funcional de fMRI en estado de reposo mediante alineación temporal dinámica" . Frontiers in Neuroscience . 11 : 75. doi : 10.3389/fnins.2017.00075 . PMC 5313507. PMID 28261052 .  
  42. ↑ Zuo XN, Xing XX (septiembre de 2014). "Fiabilidad test-retest de las mediciones de fMRI en estado de reposo en la conectómica funcional del cerebro humano: una perspectiva de la neurociencia de sistemas". Neuroscience and Biobehavioral Reviews . 45 : 100–118 . doi : 10.1016/j.neubiorev.2014.05.009 . PMID 24875392. S2CID 20844969 .  
  43. ↑ Fox MD, Snyder AZ, Vincent JL, Corbetta M, Van Essen DC, Raichle ME (julio de 2005). "El cerebro humano está intrínsecamente organizado en redes funcionales dinámicas y anticorrelacionadas" . Actas de la Academia Nacional de Ciencias de los Estados Unidos de América . 102 (27): 9673– 9678. Bibcode : 2005PNAS..102.9673F . doi : 10.1073/pnas.0504136102 . PMC 1157105. PMID 15976020 .  
  44. ↑ Baliyan V, Das CJ, Sharma R, Gupta AK (septiembre de 2016). "Imágenes ponderadas por difusión: técnica y aplicaciones" . World Journal of Radiology . 8 (9): 785– 798. doi : 10.4329/wjr.v8.i9.785 . PMC 5039674. PMID 27721941 .  
  45. ↑ Baker CM, Burks JD, Briggs RG, Conner AK, Glenn CA, Sali G, et al. (diciembre de 2018). "Un atlas conectómico del cerebro humano: capítulo 1: introducción, métodos y significado" . Neurocirugía Operativa . 15 (supl. 1 ): S1– S9. doi : 10.1093/ons/opy253 . PMC 6887907. PMID 30260422 .   
  46. ↑ Songdechakraiwut T, Chung MK (2023). "Aprendizaje topológico para redes cerebrales" . The Annals of Applied Statistics . 17 (1). Institute of Mathematical Statistics: 403– 433. doi : 10.1214/22-AOAS1633 . PMC 9997114. PMID 36911168 .  
  47. ↑ Dadario NB, Brahimaj B, Yeung J, Sughrue ME (2021). "Reducción de la huella cognitiva de la cirugía de tumores cerebrales" . Frontiers in Neurology . 12 711646. doi : 10.3389/fneur.2021.711646 . PMC 8415405. PMID 34484105 .  
  48. ↑ Konrad A, Winterer G (enero de 2008). "¿Conectividad estructural alterada en la esquizofrenia: factor primario en la patología o epifenómeno?" . Schizophrenia Bulletin . 34 (1): 72– 92. doi : 10.1093/schbul/sbm034 . PMC 2632386 . PMID 17485733 .  
  49. ↑ Skudlarski P, Jagannathan K, Anderson K, Stevens MC, Calhoun VD, Skudlarska BA, Pearlson G (julio de 2010). "La conectividad cerebral no solo es menor sino también diferente en la esquizofrenia: un enfoque anatómico y funcional combinado" . Biological Psychiatry . Esquizofrenia: disfunción del receptor N-metil-D-aspartato y conectividad cortical. 68 (1): 61– 69. doi : 10.1016/j.biopsych.2010.03.035 . PMC 2900394. PMID 20497901 .  
  50. ↑ Long Z, Duan X, Wang Y, Liu F, Zeng L, Zhao JP, Chen H (enero de 2015). "Red de conectividad estructural alterada en la depresión sin tratamiento previo". Progress in Neuro-Psychopharmacology & Biological Psychiatry . 56 : 18–26 . doi : 10.1016/j.pnpbp.2014.07.007 . PMID 25092218. S2CID 31447630 .  
  51. 1 2 Wu F, Tu Z, Sun J, Geng H, Zhou Y, Jiang X, et al. (2020). " Conectividad funcional y estructural anormal del circuito amígdala-prefrontal en la depresión adolescente de primer episodio: un estudio combinado de fMRI y DTI" . Frontiers in Psychiatry . 10 : 983. doi : 10.3389/fpsyt.2019.00983 . PMC 7013238. PMID 32116814 .   
  52. ↑ Park CH, Chang WH, Ohn SH, Kim ST, Bang OY, Pascual-Leone A, Kim YH (mayo de 2011). " Cambios longitudinales de la conectividad funcional en estado de reposo durante la recuperación motora después de un accidente cerebrovascular" . Stroke . 42 (5): 1357– 1362. doi : 10.1161/STROKEAHA.110.596155 . PMC 3589816. PMID 21441147 .  
  53. ↑ Bartolomei F, Bosma I, Klein M, Baayen JC, Reijneveld JC, Postma TJ, et al. (septiembre de 2006). "Conectividad funcional alterada en pacientes con tumores cerebrales: evaluación mediante análisis gráfico de matrices de sincronización". Neurofisiología Clínica . 117 (9): 2039– 2049. doi : 10.1016/j.clinph.2006.05.018 . PMID 16859985. S2CID 36779994 .   
  54. ↑ Majeed W, Magnuson M, Keilholz SD (agosto de 2009). "Dinámica espaciotemporal de fluctuaciones de baja frecuencia en fMRI BOLD de la rata" . Journal of Magnetic Resonance Imaging . 30 (2): 384– 393. doi : 10.1002/jmri.21848 . PMC 2758521. PMID 19629982 .  
  55. ↑ Keilholz SD, Magnuson M, Thompson G (agosto de 2010). "Evaluación de enfoques de análisis de redes basados ​​en datos para resonancia magnética de conectividad funcional". Brain Structure & Function . 215 (2): 129– 140. doi : 10.1007/s00429-010-0276-7 . PMID 20853181. S2CID 25783833 .  
  56. ↑ Fox MD, Halko MA, Eldaief MC, Pascual-Leone A (octubre de 2012). "Medición y manipulación de la conectividad cerebral con imágenes de resonancia magnética de conectividad funcional en estado de reposo (fcMRI) y estimulación magnética transcraneal (TMS)" . NeuroImage . 62 ( 4): 2232–2243 . doi : 10.1016/j.neuroimage.2012.03.035 . PMC 3518426. PMID 22465297 .  
  57. ↑ Birn RM, Diamond JB, Smith MA, Bandettini PA (julio de 2006). "Separación de las fluctuaciones relacionadas con la variación respiratoria de las fluctuaciones relacionadas con la actividad neuronal en fMRI". NeuroImage . 31 ( 4): 1536– 1548. doi : 10.1016/j.neuroimage.2006.02.048 . PMID 16632379. S2CID 3892813 .  
  58. ↑ Chang C, Glover GH (octubre de 2009). "Relación entre la respiración, el CO2 al final de la espiración y las señales BOLD en la resonancia magnética funcional en estado de reposo" . NeuroImage . 47 ( 4): 1381–93 . doi : 10.1016/j.neuroimage.2009.04.048 . PMC 2721281. PMID 19393322 .  
  59. ↑ Ing A, Schwarzbauer C (noviembre de 2012). "Un enfoque de eco dual para la corrección de movimiento en estudios de conectividad funcional". NeuroImage . 63 ( 3): 1487– 1497. doi : 10.1016/j.neuroimage.2012.07.042 . PMID 22846657. S2CID 670206 .  
  60. ↑ Van Dijk KR, Sabuncu MR, Buckner RL (enero de 2012). "La influencia del movimiento de la cabeza en la resonancia magnética de conectividad funcional intrínseca" . NeuroImage . 59 ( 1): 431– 438. doi : 10.1016/j.neuroimage.2011.07.044 . PMC 3683830. PMID 21810475 .  
  61. ↑ Power JD, Barnes KA, Snyder AZ, Schlaggar BL, Petersen SE (febrero de 2012). "Las correlaciones espurias pero sistemáticas en las redes de resonancia magnética de conectividad funcional surgen del movimiento del sujeto" . NeuroImage . 59 ( 3): 2142– 2154. doi : 10.1016/j.neuroimage.2011.10.018 . PMC 3254728. PMID 22019881 .  
  62. ↑ Satterthwaite TD, Wolf DH, Loughead J, Ruparel K, Elliott MA, Hakonarson H, et al. (marzo de 2012). "Impacto del movimiento de la cabeza durante la exploración en múltiples medidas de conectividad funcional: relevancia para estudios de neurodesarrollo en jóvenes" . NeuroImage . 60 (1): 623– 632. doi : 10.1016/j.neuroimage.2011.12.063 . PMC 3746318. PMID 22233733 .   
  63. ↑ Saad ZS, Gotts SJ, Murphy K, Chen G, Jo HJ, Martin A, Cox RW (2012). " Problemas en reposo: cómo los patrones de correlación y las diferencias grupales se distorsionan después de la regresión de la señal global" . Brain Connectivity . 2 (1): 25– 32. doi : 10.1089/brain.2012.0080 . PMC 3484684. PMID 22432927 .  
  64. ↑ Cordes D, Nandy RR (enero de 2006). "Estimación de la dimensionalidad intrínseca de los datos de fMRI". NeuroImage . 29 ( 1): 145– 154. doi : 10.1016/j.neuroimage.2005.07.054 . PMID 16202626. S2CID 9228087 .  
  65. ↑ Holtbernd F, Eidelberg D (agosto de 2012). " Redes cerebrales funcionales en trastornos del movimiento: avances recientes" . Current Opinion in Neurology . 25 (4): 392– 401. doi : 10.1097/wco.0b013e328355aa94 . PMC 4554600. PMID 22710361 .  
  66. 1 2 Li R, Wu X, Chen K, Fleisher AS, Reiman EM, Yao L (febrero de 2013). " Alteraciones de la conectividad direccional entre redes en estado de reposo en la enfermedad de Alzheimer" . AJNR. American Journal of Neuroradiology . 34 (2): 340– 5. doi : 10.3174/ajnr.A3197 . PMC 4097966. PMID 22790250 .  
  67. ↑ Liang P, Wang Z, Yang Y, Li K (2012). "Tres subsistemas de la corteza parietal inferior se ven afectados de manera diferente en el deterioro cognitivo leve". Journal of Alzheimer's Disease . 30 (3): 475– 487. doi : 10.3233/JAD-2012-111721 . PMID 22451310 . 
  68. ↑ Müller RA, Shih P, Keehn B, Deyoe JR, Leyden KM, Shukla DK (octubre de 2011). "Subconectados, ¿pero cómo? Un estudio de estudios de resonancia magnética de conectividad funcional en trastornos del espectro autista" . Cerebral Cortex . 21 (10): 2233– 2243. doi : 10.1093/cercor/ bhq296 . PMC 3169656. PMID 21378114 .  
  69. ↑ Subbaraju V, Suresh MB, Sundaram S, Narasimhan S (enero de 2017). "Identificación de diferencias en las actividades cerebrales y detección precisa del trastorno del espectro autista mediante imágenes de resonancia magnética funcional en estado de reposo: un enfoque de filtrado espacial". Medical Image Analysis . 35 : 375–389 . doi : 10.1016/j.media.2016.08.003 . PMID 27585835. S2CID 4922560 .  
  70. ↑ Anand A, Li Y, Wang Y, Wu J, Gao S, Bukhari L, et al. (mayo de 2005). "Actividad y conectividad del circuito cerebral regulador del estado de ánimo en la depresión: un estudio de resonancia magnética funcional". Biological Psychiatry . 57 (10): 1079– 1088. doi : 10.1016/j.biopsych.2005.02.021 . PMID 15866546. S2CID 19311022 .   
  71. ↑ Greicius MD, Flores BH, Menon V, Glover GH, Solvason HB, Kenna H, et al. (septiembre de 2007). " Conectividad funcional en estado de reposo en la depresión mayor: contribuciones anormalmente aumentadas de la corteza cingulada subgenual y el tálamo" . Biological Psychiatry . 62 (5): 429– 437. doi : 10.1016/j.biopsych.2006.09.020 . PMC 2001244. PMID 17210143 .   
  72. ↑ Anand A, Li Y, Wang Y, Wu J, Gao S, Bukhari L, et al. (julio de 2005). "Efecto antidepresivo sobre la conectividad del circuito regulador del estado de ánimo: un estudio de resonancia magnética funcional" . Neuropsychopharmacology . 30 (7): 1334– 1344. doi : 10.1038/sj.npp.1300725 . PMID 15856081 .  
  73. ↑ Anand A, Li Y, Wang Y, Gardner K, Lowe MJ (2007-07-01). "Efectos recíprocos del tratamiento antidepresivo sobre la actividad y la conectividad del circuito regulador del estado de ánimo: un estudio de resonancia magnética funcional" . The Journal of Neuropsychiatry and Clinical Neurosciences . 19 (3): 274– 282. doi : 10.1176/jnp.2007.19.3.274 . PMC 3465666. PMID 17827412 .  
  74. ↑ Anand A, Li Y, Wang Y, Lowe MJ, Dzemidzic M (marzo de 2009). "Anomalías en la conectividad corticolímbica en estado de reposo en el trastorno bipolar y la depresión unipolar sin medicación" . Psychiatry Research . 171 (3): 189– 198. doi : 10.1016/j.pscychresns.2008.03.012 . PMC 3001251. PMID 19230623 .  
  75. ↑ Spielberg JM, Beall EB, Hulvershorn LA, Altinay M, Karne H, Anand A (diciembre de 2016). "Alteraciones de la red cerebral en estado de reposo relacionadas con la hipomanía y la depresión en el trastorno bipolar sin medicación" . Neuropsychopharmacology . 41 ( 13): 3016– 3024. doi : 10.1038/npp.2016.112 . PMC 5101549. PMID 27356764 .  
  76. ↑ Altinay MI, Hulvershorn LA, Karne H, Beall EB, Anand A (abril de 2016). "Conectividad funcional diferencial en estado de reposo de las subregiones estriatales en la depresión bipolar y la hipomanía" . Brain Connectivity . 6 (3): 255– 265. doi : 10.1089/brain.2015.0396 . PMC 4827275. PMID 26824737 .  
  77. ↑ Altinay M, Karne H, Anand A (enero de 2018). "Efectos de mejora clínica asociados a la monoterapia con litio en la conectividad en estado de reposo de la amígdala y la corteza prefrontal ventromedial en el trastorno bipolar" . Journal of Affective Disorders . 225 : 4–12 . doi : 10.1016/j.jad.2017.06.047 . PMC 5844774. PMID 28772145 .  
  78. ↑ Venkataraman A, Whitford TJ, Westin CF, Golland P , Kubicki M (agosto de 2012). "Anomalías en la conectividad funcional del estado de reposo de todo el cerebro en la esquizofrenia" . Schizophrenia Research . 139 ( 1–3 ): 7–12 . doi : 10.1016/j.schres.2012.04.021 . hdl : 1721.1/100215 . PMC 3393792. PMID 22633528 .  
  79. ↑ Uddin LQ , Kelly AM, Biswal BB, Margulies DS, Shehzad Z, Shaw D, et al. (marzo de 2008). "La homogeneidad de la red revela una menor integridad de la red de modo predeterminado en el TDAH". Journal of Neuroscience Methods . 169 (1): 249–254 . doi : 10.1016/j.jneumeth.2007.11.031 . PMID 18190970. S2CID 35668659 .   
  80. ↑ Zang YF, Zhao SG (agosto de 2012). "Estudios de fMRI en estado de reposo en la epilepsia" . Neuroscience Bulletin . 28 (4): 449– 455. doi : 10.1007/s12264-012-1255-1 . PMC 5561896. PMID 22833042 .  
  81. ↑ Tessitore A, Amboni M, Esposito F, Russo A, Picillo M, Marcuccio L, et al. (julio de 2012). "Conectividad cerebral en estado de reposo en pacientes con enfermedad de Parkinson y congelación de la marcha". Parkinsonism & Related Disorders . 18 (6): 781– 787. doi : 10.1016/j.parkreldis.2012.03.018 . PMID 22510204 .  
  82. ↑ Li P, Li S, Dong Z, Luo J, Han H, Xiong H, et al. (agosto de 2012). "Patrones alterados de conectividad funcional en estado de reposo de la corteza prefrontal anterior en el trastorno obsesivo-compulsivo". NeuroReport . 23 ( 11): 681– 686. doi : 10.1097/wnr.0b013e328355a5fe . PMID 22692554. S2CID 41049732 .   
  83. ↑ Otti A, Guendel H, Wohlschläger A, Zimmer C, Noll-Hussong M (marzo de 2013). "Cambios de frecuencia en la red neuronal por defecto anterior y la red de saliencia en el trastorno de dolor crónico" . BMC Psychiatry . 13 : 84. doi : 10.1186/1471-244x-13-84 . PMC 3616999. PMID 23497482 .  
  84. ↑ Otti A, Guendel H, Henningsen P, Zimmer C, Wohlschlaeger AM, Noll-Hussong M (enero de 2013). " Conectividad de la red funcional de las redes en estado de reposo relacionadas con el dolor en el trastorno de dolor somatomorfo: un estudio exploratorio de fMRI" . Journal of Psychiatry & Neuroscience . 38 (1): 57– 65. doi : 10.1503/jpn.110187 . PMC 3529220. PMID 22894821 .  
  85. ↑ Gaudio S, Wiemerslage L, Brooks SJ, Schiöth HB (diciembre de 2016). "Una revisión sistemática de estudios de resonancia magnética funcional en estado de reposo en la anorexia nerviosa: evidencia de deterioro de la conectividad funcional en el control cognitivo y la integración de señales visuoespaciales y corporales" . Neuroscience and Biobehavioral Reviews . 71 : 578–589 . doi : 10.1016/j.neubiorev.2016.09.032 . PMID 27725172 . 
  86. ↑ Fox MD, Greicius M (2010). "Aplicaciones clínicas de la conectividad funcional en estado de reposo" . Frontiers in Systems Neuroscience . 4 : 19. doi : 10.3389/fnsys.2010.00019 . PMC 2893721. PMID 20592951 .  
  87. ↑ Lee, MH; Smyser, CD; Shimony, JS (octubre de 2013). "Resonancia magnética funcional en estado de reposo: una revisión de métodos y aplicaciones clínicas" . AJNR . Revista Estadounidense de Neurorradiología . 34 (10): 1866–72 . doi : 10.3174/ajnr.A3263 . PMC 4035703. PMID 22936095 .