Brain connectivity analysis based on the graph theory
저자
발행사항
Seoul : Sungkyunkwan university, 2019
학위논문사항
Thesis (Ph.D.)-- Sungkyunkwan university : Department of Electrical and Computer Engineering 2019. 8
발행연도
2019
작성언어
영어
주제어
발행국(도시)
서울
기타서명
그래프 이론을 이용한 뇌 연결성 분석
형태사항
vi, 131 p. : ill., charts ; 30 cm
일반주기명
Adviser: Hyunjin Park
Includes bibliographical reference(p. 117-130)
UCI식별코드
I804:11040-000000154303
DOI식별코드
소장기관
Brain is composed of structurally and functionally distinct sub-regions that are closely interconnected to each other. Understanding connectivity patterns among different brain regions is important for identifying the basis of complex neuronal mechanisms. Magnetic resonance imaging (MRI) is widely used for exploring the brain as it is a non-invasive neuroimaging technique and it provides both the structural and functional information of the brain. One of the most representative analyzing methods to quantify MRI data is connectivity analysis that measures the connection strengths among different brain regions. Connectivity analysis considers the brain as a graph. The brain regions or networks are defined as graph nodes and the strengths between different nodes are defined as graph edges. Using the nodes and edges, connectivity matrix is constructed. From the connectivity matrix, various network measures that can simply quantify the complex connectivity patterns among brain regions are extracted. The connectivity measures can be used as biomarkers for disease diagnosis or prognosis prediction. Furthermore, it can be used to explore undefined function of the brain. In this thesis, following topics will be discussed: data preprocessing, connectivity analysis, and applications of connectivity analysis in neuroimaging data. In the data preprocessing section, we suggest a noble and robust preprocessing pipeline that can be applied to any MRI data. As there are no gold standards of data preprocessing steps, the pipeline that we propose might be served as a standardized pipeline for MRI data preprocessing. In following sections, the concept and detailed techniques of connectivity analysis will be discussed. Finally, how the connectivity analysis can be applied to the neuroimaging data will be discussed.
더보기사람의 뇌는 다양한 구조로 이루어져 있고, 각각의 영역들은 서로 복잡하게 연결되어 있다. 복잡하게 연결된 뇌 영역들은 서로 여러 가지 정보들을 주고받으며 특정한 기능을 수행한다. 뇌 영역들 간의 연결성을 파악하는 것은 신경학적 기전을 이해하기 위한 필수 조건이다. 이러한 연결성을 파악하는 연구는 주로 뇌의 구조와 기능 정보를 모두 제공하는 자기공명영상을 이용하여 수행되며, 연결성 분석이라 불린다. 연결성 분석 방법은 사람의 뇌를 그래프로 간주하고 진행하는 분석 기법이며, 뇌 영역을 그래프의 노드, 영역들 간의 연결성 강도를 엣지로 정의한다. 그래프의 노드와 엣지를 이용하여 연결성 행렬을 만들고, 이로부터 뇌의 구조와 기능을 대표할 수 있는 다양한 네트워크 특징들을 추출한다. 네트워크 특징들은 질병 진단 또는 예후 예측을 위한 영상 지표로써 사용될 수 있다. 본 논문에서는 자기공명영상의 전처리 과정, 연결성 분석 방법, 연결성 분석 방법이 실제 뇌 영상에 적용되는 사례에 대한 내용을 다룬다.
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