Functional cortical networks of early preterm infants and their relationship to neurological performance
Loading...
URL
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Perustieteiden korkeakoulu |
Master's thesis
Unless otherwise stated, all rights belong to the author. You may download, display and print this publication for Your own personal use. Commercial use is prohibited.
Authors
Date
2020-03-16
Department
Major/Subject
Biomedical Engineering
Mcode
SCI3059
Degree programme
Master’s Programme in Life Science Technologies
Language
en
Pages
47
Series
Abstract
Preterm birth affects 10 % of all newborns annually and is associated with an increased risk of many lifelong neurocognitive deficits. It coincides with the critical time in brain development, and it is associated with extensive structural and functional disruptions in the brain networks. However, there is little detailed knowledge about how the early development of functional connectivity is affected by prematurity, and further, how these effects correlate with neurological performance. This thesis studies the functional, phase-based networks of preterm infants and their link to neurological outcomes. Multi-channel electroencephalography (EEG) was recorded during two sleep states of early preterm (EP, N=46) and full-term healthy control (HC, N=67) infants. The phase connectivity between different brain regions was computed from the narrow-band source-level EEG with the debiased weighted phase lag index. Group differences were tested with the network-based statistic method and the mean strengths of connectivity in both global networks and group difference networks were correlated with immediate neurological and later neurocognitive scores. The results show widespread differences in functional connectivity between the EP and HC groups at multiple frequency bands. In addition, strong correlation was found between the phase-based functional connectivity networks and newborn neurological outcomes in the EP infants but not the HC infants. These findings give insight on the differences in early neurodevelopment of preterm and full-term infants and could be deployed in generating a biomarker for early risk identification and therapeutic intervention.10 % vastasyntyneistä syntyy vuosittain ennenaikaisesti, mikä aiheuttaa riskin moniin elinikäisiin neurokognitiivisiin häiriöihin. Ennenaikainen syntymä aiheuttaa aivoverkkojen laajoja rakenteellisia ja toiminnallisia häiriöitä, ja sen ajankohta osuu aivojen kehityksen kannalta kriittiseen ajanjaksoon. On kuitenkin vain vähän yksityiskohtaista tietoa siitä, miten ennenaikainen syntymä vaikuttaa aivojen toiminnallisten verkostojen varhaiseen kehitykseen sekä siitä, korreloivatko nämä vaikutukset neurologisen toimintakyvyn kanssa. Tämä diplomityö tutkii keskosten toiminnallisia, vaihepohjaisia verkostoja sekä niiden yhteyttä neurologisiin tuloksiin. Keskosten (N=46) sekä terveiden, täysiaikaisten verrokkien (N=67) monikanavainen aivosähkökäyrämittaus (electroencephalography, EEG) suoritettiin kahden nukkumistilan aikana. Eri aivoalueiden väliset vaihekorrelaatiot laskettiin kapeakaistaisesta lähdetason EEG-datasta vinoumakorjatulla, painotetulla vaiheviiveindeksillä (debiased weighted phase lag index). Ryhmienvälisiä vaihekorrelaatioeroja tutkittiin verkkopohjaisilla tilastollisilla testeillä, ja tulokset korreloitiin välittömien neurologisten ja myöhempien neurokognitiivisten tulosten kanssa. Tulokset osoittavat laajoja eroja keskosten ja verrokkien toiminnallisissa yhteyksissä useilla taajuuskaistoilla. Lisäksi keskoset osoittivat vahvaa korrelaatiota vaihepohjaisten funktionaalisten yhteysverkkojen ja neurologisten tulosten välillä, mutta verrokit eivät. Nämä havainnot antavat vihjeitä keskosten ja täysiaikaisten vastasyntyneiden varhaisessa kehitysvaiheessa esiintyvistä eroista, ja niitä voidaan hyödyntää luomaan biomarkkeri varhaiseen häiriöriskin tunnistamiseen ja terapeuttiseen interventioon.Description
Supervisor
Palva, MatiasThesis advisor
Tokariev, AntonVanhatalo, Sampsa
Keywords
brain development, preterm birth, neonate, functional connectivity