aalto1 untyped-item.component.html
Effects of standard space transformation on structure and properties of functional brain networks constructed from fMRI data
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
Department
Major/Subject
Mcode
SCI3059
Degree programme
Language
en
Pages
66+4
Series
Abstract
A functional brain network is a model of functional connections between different brain areas. To built a functional brain network the brains needs to be divided to smaller subregions. These regions work as nodes of the network. To see if these nodes behave similarly to each other an association between them is calculated from brain data. This association works as an edge that connects the nodes.
The brain data used for building a functional brain network is often preprocessed data from functional magnetic resonance imaging (fMRI). The raw data from fMRI experiment is in subject's own native space, defined by the used scanner's resolution. The brain templates for dividing the brains to subregions on the other hand are made for a predefined standard space. A standard space is a pre-defined space-template which has been constructed by averaging over multiply brains that have been transformed to same space.
To built a functional brain network the data and the used brain template need to be in the same space. The most common way to achieve this is by transforming the brain data to the standard space. A less common, but still equally valid way is to transform the brain template to every subject's own space.
Standard space transformation has been noticed to create additional correlations between the nearby voxels. This could change the connections of the functional brain network as the associations are calculated with correlation. Brain networks compare subregions though, which are groups of nearby voxels, not individual voxels. Therefore a direct conclusion that functional brain network would change cannot be made.
This research built a functional brain network both from the native space data and standard space data. A random data was also created to all native spaces and transformed to standard space. The networks were compared in terms of a number of different network metrics. Based on the results standard space transformation affects multiple network metrics in functional brain networks. Therefore the use of standard space transformed data to build a brain network is not advisable, as the native space data should be used instead.
Toiminnallinen aivoverkosto on visuaalinen malli toiminnallisista yhteyksistä aivoalueiden välillä. Toiminnallisen aivoverkoston rakentamista varten aivot pitää jakaa pienempiin alueisiin. Nämä alueet toimivat verkoston solmuina. Jotta voidaan nähdä, toimivatko alueet samalla lailla, niiden välinen yhteys lasketaan. Tämä yhteys toimii verkoston kaarena, joka linkittää solmut toisiinsa.
Toiminnallisen aivoverkoston rakentamiseen käytetään usein esikäsiteltyä toiminnallisen magneettikuvauslaitteen (fMRI) dataa. fMRI:n raakadata on koehenkilön omassa avaruudessa, joka on määräytynyt käytetyn skannerin resoluution perusteella. Sen sijaan aivomallit aivojen solmuihin jakamista varten on yleensä luotu standardiavaruuteen. Standardiavaruus on valmiiksi määritelty avaruusmalli, joka on rakennettu muuttamalla useammat aivot samaan avaruuteen ja keskiarvoistamalla lopputulos.
Jotta toiminnallinen aivoverkosto saadaan rakennettua, datan ja aivomallin pitää olla samassa avaruudessa. Yleisin tapa tehdä tämä on siirtää koehenkilön data standardiavaruuteen, jolloin kaikki koehenkilöt ovat samassa avaruudessa. Harvinaisempi, mutta yhtä lailla hyväksyttävä tapa on siirtää aivomalli kaikkien koehenkilöiden omiin avaruuksiin.
Standardiavaruusmuunnoksen on huomattu aiheuttavan ylimääräisiä korrelaatioita läheisten vokselien välille. Koska toiminnallisen aivoverkoston kaaret on laskettu korrelaation avulla, tämä voi vaikuttaa verkostoon. Aivoverkoston solmut rakentuvat kuitenkin vokseliryhmistä eivätkä yksittäisistä vokseleista. Tämän takia standardiavaruusmuutoksen ja toiminnallisen aivoverkoston muutosten väliin ei voi tehdä suoraa yhteyttä.
Tämän tutkimuksen tarkoituksena on verrata koehenkilön oman avaruuden ja standardiavaruuden datoista rakennettuja toiminnallisia aivoverkostoja. Verkostojen vertaamiseen käytettiin useita eri verkostomittareita. Tulosten perusteeella standardiavaruusmuutos vaikuttaa useaan eri verkostomittariin toiminnallisissa aivoverkostoissa. Tämän perusteella standardiavaruusmuutetun datan käyttäminen toiminnallisen aivoverkoston rakentamiseen ei ole suositeltavaa, sillä koehenkilön avaruuden käyttäminen antaa tarkempia tuloksia.