論文の概要: Study of Brain Network in Alzheimers Disease Using Wavelet-Based Graph Theory Method
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.04072v1
- Date: Fri, 6 Sep 2024 07:26:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-09 16:36:07.799224
- Title: Study of Brain Network in Alzheimers Disease Using Wavelet-Based Graph Theory Method
- Title（参考訳）: ウェーブレットグラフ理論を用いたアルツハイマー病脳ネットワークの研究
- Authors: Ali Khazaee, Abdolreza Mohammadi, Ruairi Oreally,
- Abstract要約: アルツハイマー病(英語: Alzheimer's disease、AD)は、記憶喪失と認知低下を特徴とする神経変性疾患である。
ピアソンの相関のような伝統的な手法は相関行列を計算するために使われてきた。
本稿では、離散ウェーブレット変換(DWT)とグラフ理論を統合し、脳ネットワークの動的挙動をモデル化する新しい手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Alzheimer's disease (AD) is a neurodegenerative disorder marked by memory loss and cognitive decline, making early detection vital for timely intervention. However, early diagnosis is challenging due to the heterogeneous presentation of symptoms. Resting-state fMRI (rs-fMRI) captures spontaneous brain activity and functional connectivity, which are known to be disrupted in AD and mild cognitive impairment (MCI). Traditional methods, such as Pearson's correlation, have been used to calculate association matrices, but these approaches often overlook the dynamic and non-stationary nature of brain activity. In this study, we introduce a novel method that integrates discrete wavelet transform (DWT) and graph theory to model the dynamic behavior of brain networks. By decomposing rs-fMRI signals using DWT, our approach captures the time-frequency representation of brain activity, allowing for a more nuanced analysis of the underlying network dynamics. Graph theory provides a robust mathematical framework to analyze these complex networks, while machine learning is employed to automate the discrimination of different stages of AD based on learned patterns from different frequency bands. We applied our method to a dataset of rs-fMRI images from the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) database, demonstrating its potential as an early diagnostic tool for AD and for monitoring disease progression. Our statistical analysis identifies specific brain regions and connections that are affected in AD and MCI, at different frequency bands, offering deeper insights into the disease's impact on brain function.
- Abstract（参考訳）: アルツハイマー病(英: Alzheimer's disease、AD)は、記憶喪失と認知低下を特徴とする神経変性疾患である。
しかし,異種症状の出現により早期診断は困難である。
安静時fMRI(r-fMRI)は、ADと軽度認知障害(MCI)で破壊されることで知られる自然脳活動と機能的接続を捉えている。
ピアソンの相関のような伝統的な手法は相関行列を計算するために用いられてきたが、これらの手法は脳活動の動的および非定常的な性質をしばしば見落としている。
本研究では、離散ウェーブレット変換(DWT)とグラフ理論を統合し、脳ネットワークの動的挙動をモデル化する新しい手法を提案する。
DWTを用いてrs-fMRI信号を分解することにより、脳活動の時間周波数表現を捉え、基礎となるネットワークダイナミクスをより微妙に解析することができる。
グラフ理論は、これらの複雑なネットワークを分析するための堅牢な数学的フレームワークを提供する一方、機械学習は、異なる周波数帯域からの学習パターンに基づいて、ADの異なるステージの識別を自動化するために使用される。
本手法をアルツハイマー病神経画像イニシアチブ(ADNI)データベースからRS-fMRI画像のデータセットに適用し,ADの早期診断ツールとしての可能性と疾患進行のモニタリングに応用した。
我々の統計分析では、ADとMCIに影響を及ぼす特定の脳領域と接続を異なる周波数帯域で特定し、脳機能に対する疾患の影響についてより深い知見を提供する。
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