論文の概要: Parsing altered brain connectivity in neurodevelopmental disorders by integrating graph-based normative modeling and deep generative networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.11064v1
• Date: Mon, 14 Oct 2024 20:21:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-16 14:00:51.697040
• Title: Parsing altered brain connectivity in neurodevelopmental disorders by integrating graph-based normative modeling and deep generative networks
• Title（参考訳）: グラフベース規範モデルと深部生成ネットワークの統合による神経発達障害におけるパーシングの脳接続性の変化
• Authors: Rui Sherry Shen, Yusuf Osmanlıoğlu, Drew Parker, Darien Aunapu, Benjamin E. Yerys, Birkan Tunç, Ragini Verma,
• Abstract要約: 本稿では,神経型集団における脳ネットワークの発達を特徴付けるために,深層生成モデルとグラフベース規範モデルを統合する枠組みを提案する。 神経型脳ネットワークの発達軌跡を効果的に把握するために, バイオインスパイアされた配線制約が組み込まれている。 自閉症スペクトラム障害児の多用例に応用し,本枠組みの臨床的有用性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2115617129203957
• License:
• Abstract: Many neurodevelopmental disorders can be understood as divergent patterns of neural interactions during brain development. Advances in neuroimaging have illuminated these patterns by modeling the brain as a network structure using diffution MRI tractography. However, characterizing and quantifying individual heterogeneity in neurodevelopmental disorders within these highly complex brain networks remains a significant challenge. In this paper, we present for the first time, a framework that integrates deep generative models with graph-based normative modeling to characterize brain network development in the neurotypical population, which can then be used to quantify the individual-level neurodivergence associated with disorders. Our deep generative model incorporates bio-inspired wiring constraints to effectively capture the developmental trajectories of neurotypical brain networks. Neurodivergence is quantified by comparing individuals to this neurotypical trajectory, enabling the creation of region-wise divergence maps that reveal latent developmental differences at each brain regions, along with overall neurodivergence scores based on predicted brain age gaps. We demonstrate the clinical utility of this framework by applying it to a large sample of children with autism spectrum disorders, showing that the individualized region-wise maps help parse the heterogeneity in autism, and the neurodivergence scores correlate with clinical assessments. Together, we provide powerful tools for quantifying neurodevelopmental divergence in brain networks, paying the way for developing imaging markers that will support disorder stratification, monitor progression, and evaluate therapeutic effectiveness.
• Abstract（参考訳）: 多くの神経発達障害は、脳発達中の神経相互作用の分岐パターンとして理解することができる。 神経イメージングの進歩は、拡散MRIトラクトグラフィーを用いて脳をネットワーク構造としてモデル化することで、これらのパターンを照らした。 しかし、これらの高度に複雑な脳ネットワーク内の神経発達障害における個々の不均一性を特徴づけ、定量化することは重要な課題である。 本稿では,神経型集団における脳ネットワークの発達を特徴付けるために,グラフベース規範モデルと深部生成モデルを統合したフレームワークを初めて提示する。 神経型脳ネットワークの発達軌跡を効果的に把握するために, バイオインスパイアされた配線制約が組み込まれている。 神経分枝は、個体をこの神経型軌跡と比較することによって定量化され、脳の年齢差の予測に基づく全体的な神経分枝スコアとともに、各脳の発達段階における潜在的な差異を示す領域的な分枝マップを作成することができる。 本研究では,自閉症スペクトラム障害児の多彩な検体に適用し,自律神経の異質性解析に有効であることを示すとともに,神経分極スコアが臨床評価と相関していることを示す。 我々は、脳ネットワークにおける神経発達の分岐を定量化し、障害の成層化を支援し、進行をモニターし、治療効果を評価する画像マーカーを開発するための強力なツールを提供する。

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