論文の概要: Unique Brain Network Identification Number for Parkinson's Individuals Using Structural MRI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.01689v2
• Date: Tue, 19 Sep 2023 09:20:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-20 19:39:00.682307
• Title: Unique Brain Network Identification Number for Parkinson's Individuals Using Structural MRI
• Title（参考訳）: 構造MRIを用いたパーキンソン病患者の脳ネットワーク識別数
• Authors: Tanmayee Samantaray, Utsav Gupta, Jitender Saini, and Cota Navin Gupta
• Abstract要約: 本稿では,個々の被験者の脳ネットワークを符号化する新しいアルゴリズム,Unique Brain Network Identification Number, UBNINを提案する。 各被験者の脳容積を解析し,各領域の灰白質容積の相関関係を用いて個々の隣接行列を構築した。 UBNINの数値表現は個々の脳ネットワークごとに異なることが観察された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.060379119983736775
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose a novel algorithm called Unique Brain Network Identification Number, UBNIN for encoding the brain networks of individual subjects. To realize this objective, we employed structural MRI on 180 Parkinsons disease PD patients and 70 healthy controls HC from the National Institute of Mental Health and Neurosciences, India. We parcellated each subjects brain volume and constructed an individual adjacency matrix using the correlation between the gray matter volumes of every pair of regions. The unique code is derived from values representing connections for every node i, weighted by a factor of 2^1-i. The numerical representation UBNIN was observed to be distinct for each individual brain network, which may also be applied to other neuroimaging modalities. This model may be implemented as a neural signature of a persons unique brain connectivity, thereby making it useful for brainprinting applications. Additionally, we segregated the above datasets into five age cohorts to study the variation in network topology over age. Sparsity was adopted as the threshold estimate to binarize each age-based correlation matrix. For each age cohort, a decreasing trend was observed in the mean clustering coefficient with increasing sparsity. Significantly different clustering coefficients were noted in PD between age cohort B and C, C and E, and in HC between E and B, E and C, E and D, and C and D. Our findings suggest network connectivity patterns change with age, indicating network disruption may be due to the underlying neuropathology. Varying clustering coefficients for different cohorts indicate that information transfer between neighboring nodes changes with age. This provides evidence of age related brain shrinkage and network degeneration. We also discuss limitations and provide an open-access link to software codes and a help file for the entire study.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,個々の被験者の脳ネットワークを符号化する新しいアルゴリズム,Unique Brain Network Identification Number, UBNINを提案する。 この目的を達成するため,インド国立精神保健神経科学研究所から180名のパーキンソン病PD患者と70名の健康管理HCに構造MRIを用いた。 各被験者の脳容積を分節し,各領域の灰白質容積の相関関係を用いて個々の隣接行列を構築した。 ユニークなコードは、各ノード i の接続を表す値から派生し、2^1-i の係数で重み付けされる。 数値表現ubninは個々の脳ネットワークで異なることが観察され、他の神経画像のモダリティにも応用できる。 このモデルは、人固有の脳接続のニューラルシグネチャとして実装され、脳プリントアプリケーションに有用である。 さらに、上記のデータセットを5つの年齢コホートに分離し、ネットワークトポロジの年齢変化を研究する。 各年齢別相関行列を二項化するための閾値推定値としてスペーサ性を採用した。 各年齢コホートでは,平均クラスタリング係数が減少傾向を示し,スパーシティが増大した。 PDでは年齢コホートB,C,C,E,HCではE,E,C,E,D,C,Dに有意差がみられ,ネットワーク接続パターンは年齢とともに変化し,ネットワークの破壊は神経病理に起因している可能性が示唆された。 異なるコホートに対するばらつきクラスタリング係数は、近隣ノード間の情報伝達が年齢とともに変化することを示す。 これは加齢に伴う脳収縮とネットワーク変性の証拠となる。 制限についても議論し、ソフトウェアコードへのオープンアクセスリンクと研究全体のヘルプファイルを提供する。

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