neurojourНеврологический журнал имени Л.О. БадалянаL.O. Badalyan Neurological Journal2686-89972712-794XФГАУ «НМИЦ здоровья детей» Минздрава России10.46563/2686-8997-2025-6-1-6-12vfgziineurojour-164Research ArticleОРИГИНАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯORIGINAL INVESTIGATIONSФункциональные и структурные характеристики головного мозга при левосторонней амблиопии у детейStudy of the brain functional and structural characteristics (according to MRI data) in left-sided amblyopia in childrenhttps://orcid.org/0000-0002-0159-781XГорбуновАлександр ВалерьевичGorbunovAleksandr V.

Доктор мед. наук, профессор, врач-рентгенолог отделения лучевой диагностики ГБУЗ «Морозовская ДГКБ» ДЗМ, 119049, Москва, Россия; профессор кафедры неонатологии ФДПО РНИМУ им. Н.И. Пирогова, 117513, Москва, Россия

e-mail: agorbunov@morozdgkb.ru

DSc (Medicine), radiologist of the Radiology Department, Morozov Pediatric City Clinical Hospital, Moscow, 119049, Russian Federation; Professor of the Department of Neonatology, Faculty of Further Professional Education, Institute of Continuous Professional Development, Pirogov Russian National Research Medical University, Moscow, 117513, Russian Federation

e-mail: agorbunov@morozdgkb.ru

agorbunov@morozdgkb.ruhttps://orcid.org/0000-0001-8272-3648ГоревВалерий ВикторовичGorevValeriy V.

Канд. мед. наук, гл. врач ГБУЗ «Морозовская ДГКБ» ДЗМ, 119049, Москва, Россия

MD, PhD, Chief physician of the Morozov Pediatric Municipal Clinical Hospital, Moscow, 119049, Russian Federation

noemail@neicon.ruhttps://orcid.org/0000-0002-5698-4251ПаникратоваЯна РомановнаPanikratovaYana R.

Канд. психол. наук, ст. науч. сотр. лаборатории нейровизуализации и мультимодального анализа ФГБНУ НЦПЗ, 115522, Москва, Россия

PhD (Psychology), senior researcher of the Laboratory of Neuroimaging and Multimodal Analysis, Mental Health Research Center, Moscow, 115522, Russian Federation

noemail@neicon.ruhttps://orcid.org/0000-0001-6688-4329ТомышевАлександр СергеевичTomyshevAleksandr S.

Канд. биол. наук, ст. науч. сотр. лаборатории нейровизуализации и мультимодального анализа ФГБНУ НЦПЗ, 115522, Москва, Россия

PhD (Biology), senior researcher of the Laboratory of Neuroimaging and Multimodal Analysis, Mental Health Research Center, Moscow, 115522, Russian Federation

noemail@neicon.ruhttps://orcid.org/0000-0003-0103-7422ЗаваденкоНиколай НиколаевичZavadenkoNikolay N.

Доктор мед. наук, профессор, зав. кафедрой неврологии, нейрохирургии и медицинской генетики им. акад. Л.О. Бадаляна Института нейронаук и нейротехнологий ФГАОУ ВО РНИМУ им. Н.И. Пирогова Минздрава России, 117513, Москва

MD, PhD, DSc (Medicine), professor, Head of the Department of neurology, neurosurgery and medical genetics named after academician L.O. Badalyan, Institute of Neuroscience and Neurotechnologies, N.I. Pirogov Russian National Research Medical University, Moscow, 117513, Russian Federation

noemail@neicon.ruhttps://orcid.org/0009-0007-0457-545XХаценкоИгорь ЕвгеньевичKhatsenkoIgor E.

Канд. мед. наук, врач-офтальмолог консультативного центра ГБУЗ «Морозовская ДГКБ» ДЗМ, 119049, Москва, Россия

PhD (Medicine), ophthalmologist of the consultative center, Morozov Pediatric Municipal Clinical Hospital, Moscow, 119049, Russian Federation

noemail@neicon.ruhttps://orcid.org/0000-0001-6926-3165ХасановаКсения АндреевнаKhasanovaKsenia A.

Канд. мед. наук, врач-рентгенолог, врач-радиолог, зав. отделением лучевой диагностики ГБУЗ «Морозовская ДГКБ» ДЗМ, 119049, Москва, Россия; доцент кафедры лучевой диагностики Сеченовского университета, 119048, Москва, Россия

PhD (Medicine), radiologist, Head of the Radiology Department, Morozov Pediatric Municipal Clinical Hospital, Moscow, 119049, Russian Federation; Associate Professor of the Department of Radiation Diagnostics at Sechenov University, Moscow, 119048,  Russian Federation

noemail@neicon.ruhttps://orcid.org/0009-0006-0213-6093ГорбуновМихаил АлександровичGorbunovMikhail A.

Студент 6 курса Медицинского института РУДН, 117198, Москва, Россия

6th year student of the Medical Institute of the Peoples’ Friendship University of Russia named after Patrice Lumumba, Moscow, 117198, Russian Federation

noemail@neicon.ruhttps://orcid.org/0000-0002-0649-6663ЛебедеваИрина СергеевнаLebedevaIrina S.

Доктор биол. наук, руководитель лаборатории нейровизуализации и мультимодального анализа ФГБНУ НЦПЗ, 115522, Москва, Россия

DSc (Biology), Head of the Laboratory of Neuroimaging and Multimodal Analysis, Mental Health Research Center, Moscow, 115522, Russian Federation

noemail@neicon.ruГБУЗ «Морозовская детская городская клиническая больница Департамента здравоохранения города Москвы»; ФГАОУ ВО «Российский национальный исследовательский медицинский университет имени Н.И. Пирогова» Минздрава России (Пироговский Университет)РоссияMorozov Pediatric Municipal Clinical Hospital; N.I. Pirogov Russian National Research Medical University (Pirogov University)Russian FederationГБУЗ «Морозовская детская городская клиническая больница Департамента здравоохранения города Москвы»РоссияMorozov Pediatric Municipal Clinical HospitalRussian FederationФГБНУ «Научный центр психического здоровья»РоссияMental Health Research CenterRussian FederationФГАОУ ВО «Российский национальный исследовательский медицинский университет имени Н.И. Пирогова» Минздрава России (Пироговский Университет)РоссияN.I. Pirogov Russian National Research Medical University (Pirogov University)Russian FederationГБУЗ «Морозовская детская городская клиническая больница Департамента здравоохранения города Москвы»; ФГАОУ ВО «Первый Московский государственный медицинский университет имени И.М. Сеченова» Минздрава России (Сеченовский Университет)РоссияMorozov Pediatric Municipal Clinical Hospital; I.M. Sechenov First Moscow State Medical University (Sechenov University)Russian FederationФГАОУ ВО «Российский национальный исследовательский медицинский университет имени Н.И. Пирогова» Минздрава России (Пироговский Университет); ФГАОУ ВО «Российский университет дружбы народов имени Патриса Лумумбы» Минобрнауки РоссииРоссияN.I. Pirogov Russian National Research Medical University (Pirogov University); Peoples’ Friendship University of Russia named after Patrice LumumbaRussian Federation20253004202561612Copyright © Горбунов А.В., Горев В.В., Паникратова Я.Р., Томышев А.С., Заваденко Н.Н., Хаценко И.Е., Хасанова К.А., Горбунов М.А., Лебедева И.С., 20252025Горбунов А.В., Горев В.В., Паникратова Я.Р., Томышев А.С., Заваденко Н.Н., Хаценко И.Е., Хасанова К.А., Горбунов М.А., Лебедева И.С.Gorbunov A.V., Gorev V.V., Panikratova Y.R., Tomyshev A.S., Zavadenko N.N., Khatsenko I.E., Khasanova K.A., Gorbunov M.A., Lebedeva I.S.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.neuro-journal.ru/jour/article/view/164Введение

Введение. Магнитно-резонансная томография (МРТ), в частности функциональная, является одним из наиболее информативных неинвазивных методов определения структурно-функционального состояния головного мозга, и очевидное направление её развития — изучение возможностей данного подхода в различных областях медицины, в том числе в детской неврологии и офтальмологии.

Цель работы — определение показателей межполушарной асимметрии по структурным и функциональным показателям и выявление корреляций этих показателей между собой, а также с клиническим характеристиками у детей с левосторонней амблиопией.

Материалы и методы

Материалы и методы. В группу для проведения МРТ были включены 20 пациентов с левосторонней амблиопией, однако по итогам проверки качества изображений анализируемая выборка для структурной МРТ составила 17 человек (возраст 6,2–15,1 года; средний возраст 9,5 ± 2,5 года; 9 мальчиков и 8 девочек), для функциональной МРТ покоя — 14 человек (возраст 6,2–15,1 года; средний возраст 9,5 ± 2,5 года; 8 мальчиков и 6 девочек).

Результаты

Результаты. Выявлены значимые показатели асимметрии для толщины серого вещества в латеральной затылочной коре, объёма таламуса, показателя локальной согласованности гемодинамического сигнала в нижней латеральной затылочной коре, первичной и вторичной зрительной коре, язычной извилине, хотя эти данные не коррелировали с остротой зрения в глазу с амблиопией.

Заключение

Заключение. Полученные результаты могут быть связаны с изменением нейроонтогенеза, но для подтверждения этого требуются дальнейшие исследования.

Соблюдение этических стандартов. Исследование проводилось согласно принципам Хельсинкской декларации. Все пациенты или их законные представители подписывали добровольное информированное согласие.

Для корреспонденции

Для корреспонденции: Горбунов Александр Валерьевич, e-mail: agorbunov@morozdgkb.ru

Участие авторов

Участие авторов:Горбунов А.В. — обзор публикаций по теме статьи, сбор и анализ данных, написание текста рукописи;Горев В.В. — написание текста статьи, окончательное утверждение для публикации рукописи;Лебедева И.С. — обзор публикаций по теме статьи, сбор и анализ данных, написание текста рукописи;Заваденко Н.Н. — написание текста статьи, окончательное утверждение для публикации рукописи;Хаценко И.Е. — сбор и анализ данных, написание текста;Паникратова Я.Р. — сбор и анализ данных, написание текста;Томышев А.С. — сбор и анализ данных, написание текста;Хасанова К.А. — сбор и анализ данных, написание текста;Горбунов М.А. — сбор и анализ данных, написание текста.Все соавторы — утверждение окончательного варианта статьи, ответственность за целостность всех частей статьи.

Конфликт интересов

Конфликт интересов. Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Финансирование

Финансирование. Исследование не имело спонсорской поддержки.

Поступила 23

Поступила 23.12.2024Принята к печати 04.02.2025Опубликована 30.04.2025

Introduction

Introduction. Magnetic resonance imaging (in particular, functional MRI) is one of the most informative non-invasive methods for the analysis of structural and functional brain state, and an obvious direction for its development is to study the possibilities of this approach in various fields of medicine, including pediatric ophthalmology.

Objective

Objective. To determine the interhemispheric asymmetry by structural and functional indices and identify its correlations with each other, as well as with clinical characteristics in children with left-sided amblyopia.

Materials and methods

Materials and methods. Twenty patients with left–sided amblyopia were included in the MRI examination group, however, according to the results of image quality control, the analyzed sample for structural MRI was 17 patients (age from 6.2 to 15.1 years, average aged of 9.5 ± 2.5 years, 9 boys and 8 girls), for functional resting MRI — 14 patients (aged of from 6.2 to 15.1 years, average age of 9.5 ± 2.5 years, 8 boys and 6 girls).

Results

Results. Statistically significant asymmetry indices were identified for the thickness of gray matter in the lateral occipital cortex, for the volume of the thalamus, as well as for the local coherence of the hemodynamic signal in the inferior lateral occipital cortex, primary and secondary visual cortices, and lingual gyrus, although these parameters did not correlate with visual acuity in the amblyopic eye.

Conclusion

Conclusion. The findings may be associated with changes in neuroontogenesis, although further studies are required to confirm this.

Compliance with ethical standards. The study was conducted in accordance with the principles of the Declaration of Helsinki. All patients or their legal representatives signed voluntary informed consent.

Contribution

Contribution:Gorbunov A.V. — review of publications, data collection and analysis, writing the text of the manuscript;Gorev V.V. — writing the text of the article, final approval for the publication of the manuscript;Lebedeva I.S. — review of publications, data collection and analysis, writing the text of the manuscript;Zavadenko N.N. — writing the text of the article, final approval for the publication of the manuscript;Khatsenko I.E. — data collection and analysis, writing text;Panikratova Ya.R. — data collection and analysis, writing text;Tomyshev A.S — data collection and analysis, writing text;Khasanova K.A. — data collection and analysis, writing text;Gorbunov M.A. — data collection and analysis, writing text.All co-authors are responsible for the integrity of all parts of the manuscript and approval of its final version.

Acknowledgements

Acknowledgements. The study had no sponsorship.

Conflict of interest

Conflict of interest. The authors declare no conflict of interest.

Received

Received: December 23, 2024Accepted: February 4, 2025Published: April 30, 2025

амблиопияголовной мозгдетимагнитно-резонансная томографияфункциональная магнитно-резонансная томографияamblyopiabrainchildrenMRIfunctional MRIReferencesГорев В.В., Горбунов А.В., Паникратова Я.Р., Томышев А.С., Хаценко И.Е., Кулешов Н.Н. и др. Изменения в зрительных зонах коры головного мозга у детей при левосторонней анизометропической амблиопии по данным структурной МРТ и функциональной МРТ покоя. Сенсорные системы. 2024; 38(1): 30–44. https://doi.org/10.31857/S0235009224010027Gorev V.V., Gorbunov A.V., Panikratova Y.R., Tomyshev A.S., Hatsenko I.E., Kuleshov N.N., et al. Changes in the visual areas of the cerebral cortex in children with left-sided anisometropic amblyopia according to structural MRI and resting-state fMRI. Sensornye sistemy. 2024; 38(1): 30–44. https://doi.org/10.31857/S0235009224010027 (in Russian)Kurth F., Schijven D., van den Heuvel O.A., Hoogman M., van Rooij D., Stein D.J., et al. Large‐scale analysis of structural brain asymmetries during neurodevelopment: Associations with age and sex in 4265 children and adolescents. Hum. Brain Mapp. 2024; 45(11): e26754. https://doi.org/10.1002/hbm.26754Kurth F., Schijven D., van den Heuvel O.A., Hoogman M., van Rooij D., Stein D.J., et al. Large‐scale analysis of structural brain asymmetries during neurodevelopment: Associations with age and sex in 4265 children and adolescents. Hum. Brain Mapp. 2024; 45(11): e26754. https://doi.org/10.1002/hbm.26754Dekker T., Mareschal D., Sereno M.I., Johnson M.H. Dorsal and ventral stream activation and object recognition performance in school-age children. Neuroimage. 2011; 57(3): 659–70. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2010.11.005Dekker T., Mareschal D., Sereno M.I., Johnson M.H. Dorsal and ventral stream activation and object recognition performance in school-age children. Neuroimage. 2011; 57(3): 659–70. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2010.11.005Sulpizio V., Fattori P., Pitzalis S., Galletti C. Functional organization of the caudal part of the human superior parietal lobule. Neurosci. Biobehav. Rev. 2023; 153: 105357. https://doi.org/10.1016/j.neubiorev.2023.105357Sulpizio V., Fattori P., Pitzalis S., Galletti C. Functional organization of the caudal part of the human superior parietal lobule. Neurosci. Biobehav. Rev. 2023; 153: 105357. https://doi.org/10.1016/j.neubiorev.2023.105357Choi M.Y., Lee D.S., Hwang J.M., Choi D.G., Lee K.M., Park K.H., et al. Characteristics of glucose metabolism in the visual cortex of amblyopes using positron-emission tomography and statistical parametric mapping. J. Pediatr. Ophthalmol. Strabismus. 2002; 39(1): 11–9. https://doi.org/10.3928/0191-3913-20020101-05Choi M.Y., Lee D.S., Hwang J.M., Choi D.G., Lee K.M., Park K.H., et al. Characteristics of glucose metabolism in the visual cortex of amblyopes using positron-emission tomography and statistical parametric mapping. J. Pediatr. Ophthalmol. Strabismus. 2002; 39(1): 11–9. https://doi.org/10.3928/0191-3913-20020101-05Fischl B., Salat D.H., Busa E., Albert M., Dieterich M., Haselgrove C., et al. Whole brain segmentation: automated labeling of neuroanatomical structures in the human brain. Neuron. 2002; 33(3): 341–55. https://doi.org/10.1016/s0896-6273(02)00569-xFischl B., Salat D.H., Busa E., Albert M., Dieterich M., Haselgrove C., et al. Whole brain segmentation: automated labeling of neuroanatomical structures in the human brain. Neuron. 2002; 33(3): 341–55. https://doi.org/10.1016/s0896-6273(02)00569-xFischl B., Salat D.H., van der Kouwe A.J., Makris N., Ségonne F., Quinn B.T., et al. Sequence-independent segmentation of magnetic resonance images. Neuroimage. 2004; 23(Suppl. 1): S69–84. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2004.07.016Fischl B., Salat D.H., van der Kouwe A.J., Makris N., Ségonne F., Quinn B.T., et al. Sequence-independent segmentation of magnetic resonance images. Neuroimage. 2004; 23(Suppl. 1): S69–84. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2004.07.016Ségonne F., Dale A.M., Busa E., Glessner M., Salat D., Hahn H.K., et al. A hybrid approach to the skull stripping problem in MRI. Neuroimage. 2004; 22(3): 1060–75. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2004.03.032Ségonne F., Dale A.M., Busa E., Glessner M., Salat D., Hahn H.K., et al. A hybrid approach to the skull stripping problem in MRI. Neuroimage. 2004; 22(3): 1060–75. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2004.03.032Dale A.M., Fischl B., Sereno M.I. Cortical surface-based analysis. I. Segmentation and surface reconstruction. Neuroimage. 1999; 9(2): 179–94. https://doi.org/10.1006/nimg.1998.0395Dale A.M., Fischl B., Sereno M.I. Cortical surface-based analysis. I. Segmentation and surface reconstruction. Neuroimage. 1999; 9(2): 179–94. https://doi.org/10.1006/nimg.1998.0395Dale A.M., Sereno M.I. Improved localizadon of cortical activity by combining EEG and MEG with MRI cortical surface reconstruction: a linear approach. J. Cogn. Neurosci. 1993; 5(2): 162–76. https://doi.org/10.1162/jocn.1993.5.2.162Dale A.M., Sereno M.I. Improved localizadon of cortical activity by combining EEG and MEG with MRI cortical surface reconstruction: a linear approach. J. Cogn. Neurosci. 1993; 5(2): 162–76. https://doi.org/10.1162/jocn.1993.5.2.162Fischl B. FreeSurfer. Neuroimage. 2012; 62(2): 774–81. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2012.01.021Fischl B. FreeSurfer. Neuroimage. 2012; 62(2): 774–81. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2012.01.021Fischl B., Sereno M.I., Dale A.M. Cortical surface-based analysis. II: Inflation, flattening, and a surface-based coordinate system. Neuroimage. 1999; 9(2): 195–207. https://doi.org/10.1006/nimg.1998.0396Fischl B., Sereno M.I., Dale A.M. Cortical surface-based analysis. II: Inflation, flattening, and a surface-based coordinate system. Neuroimage. 1999; 9(2): 195–207. https://doi.org/10.1006/nimg.1998.0396Fischl B., van der Kouwe A., Destrieux C., Halgren E., Ségonne F., Salat D.H., et al. Automatically parcellating the human cerebral cortex. Cereb. Cortex. 2004; 14(1): 11–22. https://doi.org/10.1093/cercor/bhg087Fischl B., van der Kouwe A., Destrieux C., Halgren E., Ségonne F., Salat D.H., et al. Automatically parcellating the human cerebral cortex. Cereb. Cortex. 2004; 14(1): 11–22. https://doi.org/10.1093/cercor/bhg087Desikan R.S., Ségonne F., Fischl B., Quinn B.T., Dickerson B.C., Blacker D., et al. An automated labeling system for subdividing the human cerebral cortex on MRI scans into gyral based regions of interest. Neuroimage. 2006; 31(3): 968–80. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2006.01.021Desikan R.S., Ségonne F., Fischl B., Quinn B.T., Dickerson B.C., Blacker D., et al. An automated labeling system for subdividing the human cerebral cortex on MRI scans into gyral based regions of interest. Neuroimage. 2006; 31(3): 968–80. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2006.01.021Destrieux C., Fischl B., Dale A., Halgren E. Automatic parcellation of human cortical gyri and sulci using standard anatomical nomenclature. Neuroimage. 2010; 53(1): 1–15. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2010.06.010Destrieux C., Fischl B., Dale A., Halgren E. Automatic parcellation of human cortical gyri and sulci using standard anatomical nomenclature. Neuroimage. 2010; 53(1): 1–15. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2010.06.010Fischl B., Rajendran N., Busa E., Augustinack J., Hinds O., Yeo B.T., et al. Cortical folding patterns and predicting cytoarchitecture. Cereb. Cortex. 2008; 18(8): 1973–80. https://doi.org/10.1093/cercor/bhm225Fischl B., Rajendran N., Busa E., Augustinack J., Hinds O., Yeo B.T., et al. Cortical folding patterns and predicting cytoarchitecture. Cereb. Cortex. 2008; 18(8): 1973–80. https://doi.org/10.1093/cercor/bhm225Hinds O.P., Rajendran N., Polimeni J.R., Augustinack J.C., Wiggins G., Wald L.L., et al. Accurate prediction of V1 location from cortical folds in a surface coordinate system. Neuroimage. 2008; 39(4): 1585–99.Hinds O.P., Rajendran N., Polimeni J.R., Augustinack J.C., Wiggins G., Wald L.L., et al. Accurate prediction of V1 location from cortical folds in a surface coordinate system. Neuroimage. 2008; 39(4): 1585–99.Whitfield-Gabrieli S., Nieto-Castanon A. CONN: a functional connectivity toolbox for correlated and anticorrelated brain networks. Brain Connect. 2012; 2(3): 125–41. https://doi.org/10.1089/brain.2012.0073Whitfield-Gabrieli S., Nieto-Castanon A. CONN: a functional connectivity toolbox for correlated and anticorrelated brain networks. Brain Connect. 2012; 2(3): 125–41. https://doi.org/10.1089/brain.2012.0073Nieto-Castanon A., Whitfield-Gabrieli S. CONN functional connectivity toolbox: RRID SCR_009550, release 22. Boston, MA; 2022.Nieto-Castanon A., Whitfield-Gabrieli S. CONN functional connectivity toolbox: RRID SCR_009550, release 22. Boston, MA; 2022.Wilke M., Holland S.K., Altaye M., Gaser C. Template-O-Matic: a toolbox for creating customized pediatric templates. Neuroimage. 2008;41(3):903–13. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2008.02.056Wilke M., Holland S.K., Altaye M., Gaser C. Template-O-Matic: a toolbox for creating customized pediatric templates. Neuroimage. 2008;41(3):903–13. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2008.02.056Evans A.C.; Brain Development Cooperative Group. The NIH MRI study of normal brain development. Neuroimage. 2006; 30(1): 184–202. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2005.09.068Evans A.C.; Brain Development Cooperative Group. The NIH MRI study of normal brain development. Neuroimage. 2006; 30(1): 184–202. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2005.09.068Tzourio-Mazoyer N., Landeau B., Papathanassiou D., Crivello F., Etard O., Delcroix N., et al. Automated anatomical labeling of activations in SPM using a macroscopic anatomical parcellation of the MNI MRI single-subject brain. Neuroimage. 2002; 15(1): 273–89. https://doi.org/10.1006/nimg.2001.0978Tzourio-Mazoyer N., Landeau B., Papathanassiou D., Crivello F., Etard O., Delcroix N., et al. Automated anatomical labeling of activations in SPM using a macroscopic anatomical parcellation of the MNI MRI single-subject brain. Neuroimage. 2002; 15(1): 273–89. https://doi.org/10.1006/nimg.2001.0978Rosnow R.L. Effect sizes for experimenting psychologists. Can. J. Exp. Psychol. 2003; 57(3): 221–37. https://doi.org/10.1037/h0087427Rosnow R.L. Effect sizes for experimenting psychologists. Can. J. Exp. Psychol. 2003; 57(3): 221–37. https://doi.org/10.1037/h0087427Grill-Spector K., Kourtzi Z., Kanwisher N. The lateral occipital complex and its role in object recognition Vision Research. Vision Res. 2001; 41(10-11): 1409–22. https://doi.org/10.1016/s0042-6989(01)00073-6Grill-Spector K., Kourtzi Z., Kanwisher N. The lateral occipital complex and its role in object recognition Vision Research. Vision Res. 2001; 41(10-11): 1409–22. https://doi.org/10.1016/s0042-6989(01)00073-6Nagy K., Greenlee M., Kovács G. The lateral occipital cortex in the face perception network: an effective connectivity study. Front. Psychol. 2012; 3: 141. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2012.00141Nagy K., Greenlee M., Kovács G. The lateral occipital cortex in the face perception network: an effective connectivity study. Front. Psychol. 2012; 3: 141. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2012.00141Frangou S., Modabbernia A., Williams S.C.R., Papachristou E., Doucet G.E., Agartz I., et al. Cortical thickness across the lifespan: Data from 17,075 healthy individuals aged 3-90 years. Hum. Brain Mapp. 2022; 43(1): 431–51. https://doi.org/10.1002/hbm.25364Frangou S., Modabbernia A., Williams S.C.R., Papachristou E., Doucet G.E., Agartz I., et al. Cortical thickness across the lifespan: Data from 17,075 healthy individuals aged 3-90 years. Hum. Brain Mapp. 2022; 43(1): 431–51. https://doi.org/10.1002/hbm.25364Qi S., Mu Y.F., Cui L.B., Li R., Shi M., Liu Y., et al. Association of optic radiation integrity with cortical thickness in children with anisometropic amblyopia. Neurosci. Bull. 2016; 32(1): 51–60. https://doi.org/10.1007/s12264-015-0005-6Qi S., Mu Y.F., Cui L.B., Li R., Shi M., Liu Y., et al. Association of optic radiation integrity with cortical thickness in children with anisometropic amblyopia. Neurosci. Bull. 2016; 32(1): 51–60. https://doi.org/10.1007/s12264-015-0005-6Gracia-Tabuenca Z., Moreno M.B., Barrios F.A., Alcauter S. Hemispheric asymmetry and homotopy of resting state functional connectivity correlate with visuospatial abilities in school-age children. Neuroimage. 2018; 174: 441–8. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2018.03.051Gracia-Tabuenca Z., Moreno M.B., Barrios F.A., Alcauter S. Hemispheric asymmetry and homotopy of resting state functional connectivity correlate with visuospatial abilities in school-age children. Neuroimage. 2018; 174: 441–8. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2018.03.051Cardinale R.C., Shih P., Fishman I., Ford L.M., Müller R.A. Pervasive rightward asymmetry shifts of functional networks in autism spectrum disorder. JAMA Psychiatry. 2013; 70(9): 975–82. https://doi.org/10.1001/jamapsychiatry.2013.382Cardinale R.C., Shih P., Fishman I., Ford L.M., Müller R.A. Pervasive rightward asymmetry shifts of functional networks in autism spectrum disorder. JAMA Psychiatry. 2013; 70(9): 975–82. https://doi.org/10.1001/jamapsychiatry.2013.382

The authors declare that there are no conflicts of interest present.