Исследования, проводимые профессором факультета математики Государственного университета Уэйна, помогают исследователям Департамента психиатрии и поведенческой нейронауки Уэйна в анализе данных фМРТ. ФМРТ - выдающийся класс сигналов, собираемых из мозга in vivo, и незаменим при изучении дисфункции мозга во многих областях медицины, включая психиатрию, неврологию и педиатрию.
Эндрю Салч, доктор философии, адъюнкт-профессор математики в Государственном колледже свободных искусств и наук Уэйна, возглавляет многопрофильную команду, изучающую, как концепции анализа топологических данных, подполя математики, могут быть применены для восстановления «скрытых» структура в данных фМРТ.
«Мы предположили, что аспекты сигнала фМРТ нелегко обнаружить с помощью многих стандартных инструментов, используемых для анализа данных фМРТ, которые стратегически сокращают количество измерений в данных, которые необходимо учитывать. Следовательно, эти аспекты могут быть раскрыты с использованием концепций из "математическая область анализа топологических данных, также называемая TDA, которая предназначена для использования с наборами данных большой размерности", - сказал Салч. "Высокая размерность, которая характеризует данные фМРТ, включает три измерения пространства - то есть, где в мозгу принимается сигнал - время - или как сигнал изменяется по мере изменения состояния мозга во времени - и интенсивность сигнала - или как сила сигнала фМРТ изменяется в ответ на задачу. Когда это связано с изменениями, вызванными задачей, результаты отражают биологически значимые аспекты функции и дисфункции мозга. Это уникальная совместная работа, сфокусированная на сложностях как TDA, так и fMRI соответственно, показывающая, как TDA может быть применена к реальным собранным данным fMRI, и предоставление вычислительного программного обеспечения с открытым доступом, которое мы разработали для проведения анализа ».
Исследовательская статья «От математики к медицине: практический учебник по анализу топологических данных и разработке связанных аналитических инструментов для функционального открытия скрытой структуры в данных фМРТ» появляется в выпуске PLOS ONE от 12 августа .
В нем команда использовала TDA для обнаружения структур данных в передней поясной коре головного мозга, критически важной контролирующей области в головном мозге. Эти структуры - называемые несокращающимися петлями в TDA - появились в определенных условиях эксперимента и не были идентифицированы с помощью обычных методов анализа фМРТ.
«Мы ожидаем, что эта работа станет классикой цитирования», - сказал Вайбхав Дивадкар, доктор философии, профессор психиатрии и поведенческой нейробиологии и соавтор исследования. «Вместо того, чтобы просто применять ТДА к фМРТ, мы приводим ясные аргументы в пользу того, почему медицинские исследователи, использующие фМРТ, должны рассмотреть возможность использования ТДА, и почему топологи должны обратить свое внимание на изучение сложных данных фМРТ. Более того, эта важная работа предоставляет читателям эмпирические данные. демонстрации таких приложений, и мы предоставляем потенциальным пользователям инструменты, которые мы использовали, чтобы они, в свою очередь, могли применить их к своим собственным данным ».
«Наши текущие исследования с использованием TDA с фМРТ обеспечат уникальный и дополнительный метод оценки функции мозга и дадут медицинским исследователям большую гибкость в работе со сложными свойствами в их данных», - сказал Салч. «В частности, наша работа поможет исследователям фМРТ осознать значительную силу TDA, предназначенного для решения проблем сложных данных, и повысит ценность использования фМРТ в нейробиологии и медицине».
