論文の概要: Localizing and Assessing Node Significance in Default Mode Network using
Sub-Community Detection in Mild Cognitive Impairment
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.01768v1
- Date: Mon, 4 Dec 2023 09:43:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-05 15:24:30.617635
- Title: Localizing and Assessing Node Significance in Default Mode Network using
Sub-Community Detection in Mild Cognitive Impairment
- Title（参考訳）: 軽度認知障害におけるサブコミュニティ検出を用いたデフォルトモードネットワークにおけるノードの局在と評価
- Authors: Ameiy Acharya, Chakka Sai Pradeep and Neelam Sinha
- Abstract要約: 本研究の目的は、軽度認知障害(MCI)患者のデフォルトモードネットワーク(DMN)内の脳領域をfMRIを用いて同定することである。
我々は、DMNを構成する関心領域(ROI)の部分的相関を利用して、対象固有のDMNグラフを構築する。
DMNグラフの場合、ROIはノードであり、エッジは部分相関に基づいて決定される。
NSS評価は各ノードに対して導出され、(I)クラス内の最大サブコミュニティの周波数と(II)最大サブコミュニティにおける最大サブコミュニティの発生を4つの方法すべてに基づいて考慮する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.340644246815989
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Our study aims to utilize fMRI to identify the affected brain regions within
the Default Mode Network (DMN) in subjects with Mild Cognitive Impairment
(MCI), using a novel Node Significance Score (NSS). We construct
subject-specific DMN graphs by employing partial correlation of Regions of
Interest (ROIs) that make-up the DMN. For the DMN graph, ROIs are the nodes and
edges are determined based on partial correlation. Four popular community
detection algorithms (Clique Percolation Method (CPM), Louvain algorithm,
Greedy Modularity and Leading Eigenvectors) are applied to determine the
largest sub-community. NSS ratings are derived for each node, considering (I)
frequency in the largest sub-community within a class across all subjects and
(II) occurrence in the largest sub-community according to all four methods.
After computing the NSS of each ROI in both healthy and MCI subjects, we
quantify the score disparity to identify nodes most impacted by MCI. The
results reveal a disparity exceeding 20% for 10 DMN nodes, maximally for PCC
and Fusiform, showing 45.69% and 43.08% disparity. This aligns with existing
medical literature, additionally providing a quantitative measure that enables
the ordering of the affected ROIs. These findings offer valuable insights and
could lead to treatment strategies aggressively targeting the affected nodes.
- Abstract（参考訳）: 本研究は,軽度認知障害者(mci)におけるデフォルトモードネットワーク(dmn)の影響を受ける脳領域を,新しいノード有意スコア(nss)を用いてfmriを用いて同定することを目的としている。
我々は、DMNを構成する関心領域(ROI)の部分相関を用いて、対象固有のDMNグラフを構築する。
DMNグラフの場合、ROIはノードであり、エッジは部分相関に基づいて決定される。
CPM(Clique Percolation Method)、Louvainアルゴリズム、Greedy Modularity、Leading Eigenvectorsの4つの人気コミュニティ検出アルゴリズムを適用し、最大のサブコミュニティを決定する。
NSS評価は各ノードに対して導出され、(I)クラス内の最大サブコミュニティの周波数と(II)最大サブコミュニティにおける最大サブコミュニティの発生を4つの方法すべてに基づいて考慮する。
健常者および健常者の両方で各ROIのNPSを計算した後、スコア格差を定量化し、MCIが最も影響したノードを特定する。
その結果、10 DMNノードでは20%以上、最大で PCC と Fusiform では45.69% と 43.08% の差が見られた。
これは既存の医学文献と一致し、影響を受けたROIの順序付けを可能にする定量的指標を提供する。
これらの発見は貴重な洞察を与え、影響を受けるノードを積極的にターゲットする治療戦略につながる可能性がある。
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