Cortical fingerprinting with MEG power spectra and functional connectivity
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
2021-10-18
Department
Major/Subject
Human Neuroscience and Technology
Mcode
SCI3601
Degree programme
Master’s Programme in Life Science Technologies
Language
en
Pages
47+7
Series
Abstract
The brain of each individual is uniquely shaped by genetic and environmental factors. In recent years, there have been several studies that suggest it is possible to identify individuals from their functional neuroimaging data, giving rise to the concept of "cortical fingerprints". In this thesis, one method that has been successfully applied in identifying individuals from their magnetoencephalography (MEG) data will be explored. Bayesian reduced rank regression (BRRR) is a reduced rank regression model that can be used to extract a low-dimensional representation of high-dimensional data. Previously, it has been demonstrated that these low-dimensional components computed from MEG power spectra can be used to identify individuals and siblings. In this thesis, BRRR was used to extract latent components from sensor level power spectra and source level functional connectivity that were computed from the resting-state MEG data of the Human Connectome Project (HCP). The results of this thesis suggest that components extracted from sensor level power spectra are better at identifying individuals and siblings than the components extracted from source level functional connectivity.Jokaisen yksilön aivot ovat geenien ja ympäristön muovaama ainutlaatuinen kokonaisuus. Viime vuosina on julkaistu tutkimuksia, jotka antavat ymmärtää, että yksilöitä on mahdollista tunnistaa heidän funktionaalisen aivodatansa avulla. Tämä on johtanut ajatukseen "kortikaalisista sormenjäljistä". Tässä diplomityössä tarkastellaan menetelmää, jota on onnistuneesti käytetty tunnistamaan yksilöitä heidän aivodatastaan. Bayesian reduced rank regression (BRRR) on regressiomalli, jota voidaan käyttää korkeaulotteisen datan ulottuvuuksien määrän vähentämiseen. Aiemmin on osoitettu, että magnetoenkefalografian (MEG:n) tehospektrista laskettuja pienempiulotteisia komponentteja voidaan käyttää yksilöiden ja sisarusten tunnistamiseen. Tässä diplomityössä BRRR-mallia sovellettiin Human Connectome Project:in (HCP:n) lepotilassa mitattuun MEG-dataan. Latentit komponentit laskettiin sensoritason tehospektreille ja lähdetason toiminnalliselle kytkeytyvyydelle. Diplomityön tulokset viittaavat siihen, että yksilöt ja sisarukset voidaan tunnistaa paremmin sensoritason tehospektreistä kuin lähdetason toiminnallisen kytkeytyvyyden perusteella lasketuista komponenteista.Description
Supervisor
Salmelin, RiittaThesis advisor
Merz, SusanneKeywords
Human Connectome Project (HCP), magnetoencephalography (MEG), Bayesian reduced rank regression (BRRR), resting-state, power spectra, functional connectivity