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PM
Peter Mulders
Author with expertise in Analysis of Brain Functional Connectivity Networks
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Association of Striatal Connectivity Gradients to Functional Domains Across Psychiatric Disorders

Peter Mulders et al.Jun 2, 2022
Abstract Objective To uncover transdiagnostic domains of functioning across stress- and neurodevelopmental disorders, and to map these on to the topographic functional organization of cortico-striatal circuitry. Methods In a clinical sample (n=186) of subjects with high rates of comorbidity of major depressive disorder, anxiety disorder, attention-deficit/hyperactivity disorder and/or autism spectrum disorder, we use exploratory factor analysis on a wide range of clinical questionnaires to identify consistent functional domains of symptomatology across disorders, then replicate these functional domains in an independent dataset (n=188). Then, we use canonical correlation analysis link these functional domains to the topographic organization of the striatum as represented by connectopic maps. Results We reveal four functional domains that transcend current diagnostic categories relating to negative valence, cognition, social functioning and inhibition/arousal. These functional domains are replicated in an independent sample and are associated with the fine-grained topographical organization of functional connectivity in the striatum (out of sample r=0.20, p =0.026), a central hub in motor, cognitive, affective and reward-related brain circuits. Conclusions and relevance Functional domains across stress- and neurodevelopmental disorders are associated with the functional organization of the striatum. We propose that investigating psychiatric symptoms across disorders is a promising path to linking them to underlying biology, and can help bridge the gap between neuroscience and clinical psychiatry.
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Spatial Patterns for Discriminative Estimation (SP♠DE)

Alberto Llera et al.Aug 28, 2019
Functional connectivity between brain regions is modulated by cognitive states or experimental conditions. Such connectivity variations can be appreciated in covariance or correlation matrices obtained from fMRI data. A multivariate methodology that can capture fMRI connectivity maps in light of different experimental conditions would be of primary importance to learn about the specific roles of the different brain areas involved in the observed connectivity variations. Here we adapt, extend, and evaluate a supervised dimensionality reduction model to fMRI data that provides a full multivariate characterization by achieving optimal discriminative linear spatial filters in terms of variance and provides interpretable spatial maps directly reflecting the brain areas involved in the accounted connectivity changes[1][1],[2][2]. We demonstrate the strength of such approach for fMRI data by using data from the Human connectome project to show that the model provides close to perfect discrimination between different fMRI tasks at low dimensionality. Additionally, the straightforward interpretability of the model is demonstrated by the obtained linear filters relating to anatomical areas well known to be involved on each considered fMRI task, and by testing the robustness of both, discriminatory and spatial reproducibility, with respect to the number of subjects and of the fMRI time-points considered. We additionally show that such an approach can provide a complementary/alternative view to traditional task fMRI analyses by looking at changes in the covariance structure as a substitute to changes in the mean signal as the general linear model (GLM) analyses. We use 2-back and 0-back working memory task fMRI data from the Human connectome project to show that, at the group level, SPADE discovers connectivity changes in memory related areas during the 2-back periods, while attention network areas are involved during the 0-back task periods. We conclude that SPADE is a robust tool to investigate brain connectivity alterations across induced cognitive changes and has the potential to be used in pathological or pharmacological cohort studies. A publicly available toolbox is provided to facilitate the end use and further development of this methodology able to extract Spatial Patterns for Discriminative Estimation (SP♠DE). [1]: #ref-1 [2]: #ref-2