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/2410.11064v2
• Date: Mon, 18 Nov 2024 15:29:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-19 14:26:51.886654
• 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: 神経型接続パターンからの分岐の定量化は、診断と治療の介入を知らせる有望な経路を提供する。 本稿では,生物にインスパイアされた深層生成モデルと規範的モデリングを統合したBRIDGEフレームワークによる脳表現について述べる。 BRIDGEは、接続ベースの脳年齢と時間年齢の違いに基づくグローバルなニューロディバージェンススコアと、局所的な接続性の違いを強調する地域的なニューロディバージェンスマップを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2115617129203957
• License:
• Abstract: Divergent brain connectivity is thought to underlie the behavioral and cognitive symptoms observed in many neurodevelopmental disorders. Quantifying divergence from neurotypical connectivity patterns offers a promising pathway to inform diagnosis and therapeutic interventions. While advanced neuroimaging techniques, such as diffusion MRI (dMRI), have facilitated the mapping of brain's structural connectome, the challenge lies in accurately modeling developmental trajectories within these complex networked structures to create robust neurodivergence markers. In this work, we present the Brain Representation via Individualized Deep Generative Embedding (BRIDGE) framework, which integrates normative modeling with a bio-inspired deep generative model to create a reference trajectory of connectivity transformation as part of neurotypical development. This will enable the assessment of neurodivergence by comparing individuals to the established neurotypical trajectory. BRIDGE provides a global neurodivergence score based on the difference between connectivity-based brain age and chronological age, along with region-wise neurodivergence maps that highlight localized connectivity differences. Application of BRIDGE to a large cohort of children with autism spectrum disorder demonstrates that the global neurodivergence score correlates with clinical assessments in autism, and the regional map offers insights into the heterogeneity at the individual level in neurodevelopmental disorders. Together, the neurodivergence score and map form powerful tools for quantifying developmental divergence in connectivity patterns, advancing the development of imaging markers for personalized diagnosis and intervention in various clinical contexts.
• Abstract（参考訳）: 多様化した脳の接続は、多くの神経発達障害で観察される行動や認知の症状を過小評価すると考えられている。 神経型接続パターンからの分岐の定量化は、診断と治療の介入を知らせる有望な経路を提供する。 拡散MRI(DMRI)のような高度な神経イメージング技術は、脳の構造的コネクトームのマッピングを促進する一方で、これらの複雑なネットワーク構造内の発達的軌跡を正確にモデル化し、堅牢な神経分岐マーカーを作成することが課題である。 本稿では,神経型発達の一環としての接続変換の基準軌跡を作成するために,生物にインスパイアされた深層生成モデルとノルマティブモデリングを統合したBRIDGEフレームワークによる脳表現について述べる。 これにより、個人を確立された神経型軌跡と比較することにより、神経分岐の評価が可能になる。 BRIDGEは、接続ベースの脳年齢と時間年齢の違いに基づくグローバルなニューロディバージェンススコアと、局所的な接続性の違いを強調する地域的なニューロディバージェンスマップを提供する。 BRIDGEの自閉症スペクトラム障害児の大コホートへの応用は、グローバル神経分枝スコアが自閉症の臨床評価と相関していることを示し、地域地図は神経発達障害の個々のレベルにおける不均一性についての洞察を提供する。 ニューロディバージェンススコアとマップは、接続パターンの発達的ばらつきを定量化し、パーソナライズされた診断と様々な臨床状況における介入のためのイメージングマーカーの開発を進める強力なツールを形成する。

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