論文の概要: Multi-Resolution Graph Analysis of Dynamic Brain Network for Classification of Alzheimer's Disease and Mild Cognitive Impairment
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.04072v2
- Date: Fri, 29 Nov 2024 19:50:18 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-03 16:54:36.496614
- Title: Multi-Resolution Graph Analysis of Dynamic Brain Network for Classification of Alzheimer's Disease and Mild Cognitive Impairment
- Title（参考訳）: アルツハイマー病と軽度認知障害の分類のための動的脳ネットワークの多解グラフ解析
- Authors: Ali Khazaee, Abdolreza Mohammadi, Ruairi O'Reilly,
- 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
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- 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 functional magnetic resonance imaging (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. Our approach captures the time-frequency representation of brain activity, allowing for a more nuanced analysis of the underlying network dynamics. Machine learning was employed to automate the discrimination of different stages of AD based on learned patterns from brain network at 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。
Resting-state functional magnetic resonance imaging (rs-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。
我々のアプローチは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のダイナミクスをより微妙に分析することができる。
機械学習を用いて、異なる周波数帯域における脳ネットワークから学んだ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。
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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