Beyin Fonksiyonel Bağlantısallık Ağlarının Faz Tutarlılık Analizi

Neşe H., Bayram A., Harı E., Kurt E., Ademoğlu A., Demiralp T.

SIU 2021 - 29th IEEE Conference on Signal Processing and Communications Applications, İstanbul, Türkiye, 9 - 11 Haziran 2021, ss.1-4

Yayın Türü: Bildiri / Tam Metin Bildiri
Basıldığı Şehir: İstanbul
Basıldığı Ülke: Türkiye
Sayfa Sayıları: ss.1-4
İstanbul Üniversitesi Adresli: Evet

İçsel bağlantısallık ağları (İng.: Intrinsic Connectivity Network, ICN) beyin bölgeleri arasında kan oksijenlenme seviyesine bağlı BOLD sinyalinin düşük frekanslı (0.01- 0.1 Hz) salınımlarında gözlemlenen zamansal ilintilerle tanımlanır. Bağlantısallık gösteren bu uzaysal haritalar, çeşitli duyusal, motor ve bilişsel işlevlerle ilişkili olduğu bilinen beyin alanları ile örtüşmektedir. Ancak, beyin karmaşık bir dinamik sistemdir ve faz senkronizasyonu daha aydınlatıcı ölçümler sağlayabilir. Bu çalışmada, ICN’lerin ağ içi faz tutarlılığının (AİFT) frekanslara göre nasıl değiştiği ve bu ağların AİFT açısından birbirlerinden nasıl farklılaştıkları yüzey temelli parsel haritaları kullanılarak incelenmiştir. İnsan Konnektom Projesi'nden (HCP) 96 katılımcının (53 kadın) dinlenim durumu Fonksiyonel Manyetik Rezonans Görüntüleme (fMRG) verileri kullanılmıştır. Her parsele ait BOLD sinyali için ağa ait ortalama bir faz farkı değeri hesaplanmıştır. ICN’lerin AİFT değerleri karşılaştırıldığında, kabaca üç ana grup göze çarpmaktadır: duyusal (görsel ve somato-motor ağı), dikkat (dorsal dikkat ve dikkat çekerlik ağı) ve üst düzey bilişsel (olağan durum, yürütücü kontrol ve limbik ağı). Üst düzey bilişsel ağlar, duyusal ve dikkat ağlarına kıyasla önemli ölçüde daha düşük AİFT göstermektedir. ICN’ler arası farklılıklarda frekans seçiciliği küme-kütle permütasyon testi (Cluster-mass permutation test) ile incelenerek farklılaşmaların olduğu frekans aralıkları tespit edilmiştir. ICN’lerin farklı AİFT örüntüleri, ağların içsel mekanizmaları hakkında yeni bilgiler sağlayabilir.

Intrinsic connectivity networks (ICN) are defined by the temporal correlations observed in low-frequency (0.01-0.1 Hz) oscillations of the blood oxygenation level (BOLD) signal between brain regions. These spatial connectivity maps overlap with areas of the brain known to be associated with various sensory, motor and cognitive functions. However, the brain is a complex dynamic system and phase synchronization may provide more illuminating measurements. In this study, we examined how the within-network phase consistency (WNPC) of ICNs changes according to frequencies and how these networks differ from each other in terms of within-network synchronization. The resting fMRI data of 96 participants (53 women) from the Human Connectome Project (HCP) were used. An average phase difference value of the network is calculated for the BOLD signal of each parcel. When ICNs are compared in terms of phase synchronization, it is observed that they are roughly divided into three main groups: sensory (visual, somatomotor), attention (dorsal attention, ventral attention) and higher cognitive (default mode, control and limbic). High-level cognitive networks have significantly lower within-network phase consistency compared to sensory and attention networks. Cluster-mass permutation test was used to see whether the differences between ICNs had frequency selectivity, and the frequency ranges with differentiation were determined. Different phase synchronization patterns of ICNs can provide new information about the intrinsic mechanisms of networks.