Macroscale brain network analysis in patients with Parkinson’s Disease
Creators: name: Αμοιρίδου, Δήμητρα Νικολάου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2021
Subjects: Θεωρία δικτύων
Λειτουργική συνδεσιμότητα
Δίκτυα εγκεφάλου
Graph theory
Functional connectivity
Brain network

description: Nowadays, the Parkinson’s disease is the second most common neurodegenerative disease, and the discovery of its benchmarks is indispensable to develop a sufficient treatment method. The improved neuroimaging methods allow the analysis of the topological features that characterize the brain under specific conditions or disorders. In the present study, we use the independence component analysis algorithm to group the voxels into 30 components, and then we analyse their functional connectivity. We construct the networks that depict the distance between these functional brain groups, and we apply the graph theory measures to detect possible discrepancies between the PD patients and the control group. Our results reveal some measures that could be vital to distinguish the parkinsonian from the healthy brain and these are: the nodal efficiency, the betweenness, the strength, the robustness, the eigenvector, and the eccentricity of the node. Additionally, our findings establish the brain areas that may have a central role in the prevention and the treatment from the Parkinson’s disease, since they present divergent functional roles between patient and control subjects.
description: Η ασθένεια του Parkinson αποτελεί µία προοδευτική νευροεκφυλιστική ασθένεια, την δεύτερη πιο συχνή, μετά την ασθένεια του Alzheimer. Η έρευνα που αποσκοπεί στην ανακάλυψη χαρακτηριστικών του εγκεφάλου ενός ασθενή µε Parkinson, καθώς και η μελέτη των στοιχείων που τον διακρίνουν από ένα υγιή εγκέφαλο, δύνανται να συμβάλλουν στην προσπάθεια κατανόησης αυτής της περίπλοκης ασθένειας. Χάρη στην εξέλιξη των μεθόδων ανάλυσης εικόνων, η διερεύνηση του εγκεφάλου μπορεί να επιτευχθεί σε μακροσκοπικό επίπεδο µε αρκετή ακρίβεια, και επομένως να μελετηθούν τα τοπολογικά χαρακτηριστικά των περιοχών του εγκεφάλου σε υγιείς και ασθενείς µε νευροεκφυλιστικές ασθένειες. Στην παρούσα εργασία έχουμε ταξινομήσει τα σήματα που παράγονται από τη λειτουργική μαγνητική τομογραφία (fMRI), µε χρήση της μεθόδου ανάλυσης σε ανεξάρτητες συνιστώσες (ICA). Εν συνεχεία, έχοντας ομαδοποιήσει τις περιοχές του εγκεφάλου σε 30 ομάδες, αναζητούμε τη λειτουργική συνδεσιμότητά τους χρησιμοποιώντας τον συντελεστή συσχέτισης του Pearson . Κατασκευάζουμε τα δίκτυα εγκεφάλου που αποτυπώνουν την απόσταση μεταξύ των λειτουργικών δομών του εγκεφάλου, και αναζητούμε, µε χρήση της θεωρίας δικτύων, τις διαφορές που έχουν οι ασθενείς µε Parkinson από τους υγιείς σε ό,τι αφορά τα μέτρα κεντρικότητας των περιοχών αυτών. Σύμφωνα µε τα αποτελέσματα που προκύπτουν, τα μέτρα κεντρικότητας που εμφανίζουν ιδιαίτερο ενδιαφέρον καθώς δύνανται να ξεχωρίσουν τους υγιείς από τους ασθενείς είναι : η κομβική αποδοτικότητα, η ανθεκτικότητα σε ό,τι αφορά την απόδοση, η ιδιοκεντρικότητα, η σταθμισμένη βαθμική κεντρικότητα και εκκεντρότητα σε συγκεκριμένες δομές του εγκεφάλου. Μέσω αυτής της ανάλυσης, αναδεικνύονται και οι περιοχές που πιθανώς να διαδραματίζουν σημαντικότερο ρόλο στην πρόληψη και τον εντοπισμό των ασθενών µε Parkinson.