WY
Wenjing Yang
Author with expertise in Analysis of Brain Functional Connectivity Networks
Achievements
Cited Author
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
9
(33% Open Access)
Cited by:
64
h-index:
31
/
i10-index:
68
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
3

Reduced Hippocampal-Cortical Connectivity During Memory Suppression Predicts the Ability to Forget Unwanted Memories

Yuchi Yan et al.Feb 10, 2022
The ability to suppress unwelcome memories is important for productivity and well-being. Successful memory suppression is associated with hippocampal deactivations and a concomitant disruption of this region’s functionality. Much of the previous neuroimaging literature exploring such suppression-related hippocampal modulations has focused on the region’s negative coupling with the prefrontal cortex. In contrast, task-based changes in functional connectivity between the hippocampus and other brain regions have remained relatively underexplored. Here, we utilize psychophysiological interactions and seed connectome-based predictive modeling (seed-CPM) to investigate the relationship between the hippocampus and the rest of the brain as 134 participants attempted to suppress unwanted memories during the Think/No-Think task. The results show that during retrieval suppression, the right hippocampus exhibited decreased functional connectivity with visual cortical areas (bilateral intracalcarine cortex, right cuneal cortex, left lingual gyrus, right supracalcarine cortex, right occipital pole), left nucleus accumbens and the brain-stem that predicted superior forgetting of unwanted memories on later memory tests. Validation tests verified that prediction performance was not an artifact of head motion or prediction method and that the negative features remained consistent across different brain parcellations. These findings suggest that systemic memory suppression involves more than the modulation of hippocampal activity—it alters functional connectivity patterns between the hippocampus and visual cortex, leading to successful forgetting.
0

Small effect size leads to reproducibility failure in resting-state fMRI studies

Xize Jia et al.Mar 20, 2018
Thousands of papers using resting-state functional magnetic resonance imaging (RS-fMRI) have been published on brain disorders. Results in each paper may have survived correction for multiple comparison. However, since there have been no robust results from large scale meta-analysis, we do not know how many of published results are truly positives. The present meta-analytic work included 60 original studies, with 57 studies (4 datasets, 2266 participants) that used a between-group design and 3 studies (1 dataset, 107 participants) that employed a within-group design. To evaluate the effect size of brain disorders, a very large neuroimaging dataset ranging from neurological to psychiatric disorders together with healthy individuals have been analyzed. Parkinson's disease off levodopa (PD-off) included 687 participants from 15 studies. PD on levodopa (PD-on) included 261 participants from 9 studies. Autism spectrum disorder (ASD) included 958 participants from 27 studies. The meta-analyses of a metric named amplitude of low frequency fluctuation (ALFF) showed that the effect size (Hedges'g) was 0.19 - 0.39 for the 4 datasets using between-group design and 0.46 for the dataset using within-group design. The effect size of PD-off, PD-on and ASD were 0.23, 0.39, and 0.19, respectively. Using the meta-analysis results as the robust results, the between-group design results of each study showed high false negative rates (median 99%), high false discovery rates (median 86%), and low accuracy (median 1%), regardless of whether stringent or liberal multiple comparison correction was used. The findings were similar for 4 RS-fMRI metrics including ALFF, regional homogeneity, and degree centrality, as well as for another widely used RS-fMRI metric namely seed-based functional connectivity. These observations suggest that multiple comparison correction does not control for false discoveries across multiple studies when the effect sizes are relatively small. Meta-analysis on un-thresholded t-maps is critical for the recovery of ground truth. We recommend that to achieve high reproducibility through meta-analysis, the neuroimaging research field should share raw data or, at minimum, provide un-thresholded statistical images.