Bevezetés: A Nukleáris Medicina Intézet munkatársai olyan szoftverrendszert fejlesztenek, amelyekkel a funkcionális és strukturális agyi hálózatok gráfelméleti módszerekkel vizsgálhatók. A fejlesztés három területre osztható: a hálózati végpontok, azaz az agyi területek kijelölése, a regionális kapcsolatok erősségének jellemzése, valamint a felépített hálózatok karakterizálása.

Célkitűzés: A TDK munka keretében azt tanulmányoztuk, hogy a hálózati végpontok kiválasztása a globális és regionális hálózati karakterisztikák populáció szintű eloszlását milyen módon befolyásolja.

Módszer: A vizsgálatba három agyi régiókijelölési módszert vontunk be: digitális agyatlasz alapú kijelölés, szürkeállomány parcellázás, valamint egy, valódi individuális funkcionális egységeket azonosító adatvezérelt módszert. Az analízist egy szabadon elérhető, 207 személy nyugalmi fMRI vizsgálatát tartalmazó adatbázis (Rockland sample – Nathan Kline Institute) felhasználásával végeztük el. A regionális kapcsolatok jellemzésére 0.05-0.1Hz tartományban számolt wavelet-korrelációt, a gráfparaméterek becslésére cost-integrálási technikát alkalmaztunk. A különböző régiókijelölési módszerek összehasonlítását a globális és lokális hatásfokok, valamint a regionális kapcsolaterősség populáció szintű eloszlásainak összevetésével végeztük.

Eredmények: A globális gráfparaméterek esetében nem találtunk lényeges eltérést az alkalmazott régiórendszer szempontjából. A regionális paraméterek esetében azonban lényeges eltéréseket kaptunk. Az eltérések statisztikai jellemzésére a régiórendszer számosságának különbözősége miatt speciális, atlasz alapú kiértékelési módszert kellett kidolgozni, azaz minden paramétert a minimális számosságú, 122 régióból álló rendszeren kellett jellemezni, és az egyes módszerek közötti eltéréseket demonstrálnunk.

Megbeszélés: Az implementált szürkeállomány parcellázási és adatvezérelt régiókijelölési módszer bekerült az agyi hálózatok karakterizálására kidolgozott szoftverrendszerbe. A regionális gráfparaméterek régiórendszertől való függőségét bemutató eredményeink felhasználásával az optimális módszert az agyi hálózatokkal foglalkozó debreceni munkacsoport fogja kiválasztani.