Strukturális agyi hálózatok variabilitásának vizsgálata

Nyomtatóbarát változatNyomtatóbarát változat
Konferencia: 
2013/2014. tanév
Tagozat: 
Képalkotó diagnosztika, nukleáris medicina
Előadó szerző adatai
Név (format for foreign students: Last Name, First Name): 
Kalinák József

Előadás adatai

Előadás címe: 
Strukturális agyi hálózatok variabilitásának vizsgálata
Összefoglaló: 

Bevezetés: A diffúziós tenzor képalkotás (DTI) lehetővé teszi a vízmolekulák diffúziós anizotrópiáját kiváltó fehérállományi idegrostok követését és ezzel az agy strukturális hálózatának in-vivo feltérképezését. Ezen hálózatok gráfelméleti analízise az irodalom legfrissebb eredményei alapján hatékony eszközt jelent a neuroanatómiai kutatások területén, azonban a kapcsolódó módszertan újszerűsége és komplexitása miatt a reprodukálhatóság és a megbízhatóság vizsgálata jelenleg is fontos kutatási terület.

Célkitűzés: Célul tűztük ki (1) a DTI alapú strukturális agyi hálózatok voxel- és régióalapú számításához megbízhatóan működő szoftverkörnyezet kialakítását, (2) a két technika összevetését, valamint (3) a strukturális hálózatok populációs variabilitásának és reprodukálhatóságának vizsgálatát.

Módszer: A munka során az Enhanced NKI-RS publikus képi adatbázisban elérhető 17 egészséges alany, alanyonként két DTI vizsgálati anyagát dolgoztuk fel. Az adatok térbeli sztenderdizálását, és a probabilisztikus rostkövetési számításokat az FSL szoftvercsomag alkalmazásával a debreceni és a szegedi szuperszámítógépek felhasználásával végeztük el, a variabilitás és reprodukálhatóság statisztikai vizsgálatához saját szoftvereket használtunk.

Eredmény: Az ismételt mérésekkel való reprodukálhatóság, az irodalommal összhangban, mindkét módszer esetén jónak bizonyult: false discovery rate korrekció mellett a két mérés között nem mutatkozott szignifikáns különbség. A strukturális kapcsolatok populációs variabilitása lokalizáció függőnek bizonyult, de szignifikánsan kiugró adatot nem találtunk. A voxel- és régióalapú módszerek nem adtak identikus hálózatokat, ennek értelmezése túlmutat jelen munka keretein.

Megbeszélés: A munka eredményeképpen kialakítottunk egy, a szuperszámítógépek számítási kapacitását kiaknázó, jól skálázható és monitorozható strukturális hálózatmodellezési szoftverrendszert, mely lehetővé teszi a módszertani fejlesztést és további optimalizálást is. A feldolgozott, jó reprodukálhatóságot mutató populációs hálózati adatok kontroll csoportként használhatók lesznek további, pl. az egyetemen futó, agyi hálózatanalízist igénylő projektekben.

1. témavezető adatai
Név: 
Emri Miklós
Intézet / Tanszék/ Klinika: 
Nukleáris Medicina Intézet

Támogatók: Támogatók: Az NTP-TDK-14-0007 számú, A Debreceni Egyetem ÁOK TDK tevékenység népszerűsítése helyi konferencia keretében, az NTP-TDK-14-0006 számú, A Debreceni Egyetem Népegészségügyi Karán folyó Tudományos Diákköri kutatások támogatása, NTP-HHTDK-15-0011-es A Debreceni Egyetem ÁOK TDK tevékenység népszerűsítése 2016. évi helyi konferencia keretében, valamint a NTP-HHTDK-15-0057-es számú, A Debreceni Egyetem Népegészségügyi Karán folyó Tudományos Diákköri kutatások támogatása című pályázatokhoz kapcsolódóan az Emberi Erőforrás Támogatáskezelő, az Emberi Erőforrások Minisztériuma, az Oktatáskutató és Fejlesztő Intézet és a Nemzeti Tehetség Program