New metods for the investigation of dynamics of functional magnetic resonance imaging data

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Barradas, Isabel Francisca Sota Machado
Data de Publicação: 2018
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: eng
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10451/34697
Resumo: Tese de mestrado integrado, Engenharia Biomédica e Biofísica (Sinais e Imagens Médicas) Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2018
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spelling New metods for the investigation of dynamics of functional magnetic resonance imaging dataRessonância magnética funcionalRegularização espaciotemporalClusteringDinâmica cerebralEspectro autistaTeses de mestrado - 2018Departamento de FísicaTese de mestrado integrado, Engenharia Biomédica e Biofísica (Sinais e Imagens Médicas) Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2018O estudo in vivo das diversas regiões cerebrais e da forma como estão conectadas tem vindo a beneficiar dos avanços da neuroimagiologia. Este trabalho foca-se na análise da actividade cerebral, razão pela qual é utilizada a ressonância magnética funcional (fMRI, do inglês functional magnetic resonance imaging), uma técnica não-invasiva que permite o mapeamento indirecto da actividade cerebral. Em consequência da actividade neuronal, a resposta hemodinâmica entra em funcionamento, o que provoca alterações no fluxo sanguíneo e no nível de oxigénio e está na base da criação do sinal BOLD (do inglês Blood Oxygenation Level-Dependent). Sendo um sistema de incomensurável complexidade, o cérebro envolve a conexão entre diversas redes; isto dá origem à noção de conectividade cerebral, que pode ser funcional ou estrutural. A conectividade funcional, definida como a associação estatística entre eventos neurofisiológicos remotos, foi durante muitos anos vista como estacionária ao longo do scan. Contudo, estudos recentes vieram revolucionar este campo, ao provar que o cérebro é altamente dinâmico em escalas temporais passíveis de ser medidas com fMRI. Surgiu assim o conceito de “conectividade cerebral dinâmica” (dFC, do inglês dynamic functional connectivity), cuja análise se tem revelado muito promissora para a percepção do funcionamento cerebral. A dFC pode ser explorada tanto durante a realização duma tarefa, como em estado de repouso. Apesar de recente, já conta com resultados auspiciosos em contexto clínico, incluindo em pacientes do espectro autista (ASD, do inglês autism spectrum disorder). Não obstante, continua a haver necessidade de explorar novas técnicas para analisar as alterações da dinâmica cerebral. Os innovation-driven co-activation patterns (iCAPs) foram recentemente propostos para estudar padrões cerebrais de co-activação ou de co-desactivação, cujo princípio está relacionado com as alterações transitórias nos volumes de fMRI. Para tal, é necessário empregar a total activation (TA), um método de desconvolução baseado em conhecimentos prévios sobre a função da resposta hemodinâmica (HRF, do inglês hemodynamic response function). Obtêm-se assim sinais que reflectem a actividade transitória para todos os voxels do cérebro, que sofrem posteriormente um processo de clustering. Os referidos iCAPs foram anteriormente obtidos com indivíduos saudáveis em repouso, revelando zonas cerebrais que alteram a sua actividade em conjunto. Neste trabalho, esta metodologia inovadora foi utilizada para captar as redes neuronais transitórias presentes na visualização dum filme (MW, do inglês movie-watching) e em estado de repouso (RS, do inglês resting-state) e como são afectadas na doença de ASD, em comparação com indivíduos saudáveis. Para tal, recorreu-se a dados de fMRI duma experiência realizada em autistas e em indivíduos com desenvolvimento típico (TD, do inglês typically developing). Primeiramente, os participantes assistiram a um filme por um período de 5,8 minutos; em seguida, foi-lhes solicitado que repousassem com os olhos fechados durante 5 minutos. Esta experiência compreendeu três sessões, em que as primeiras duas incluíram MW seguido de RS e a ´ultima conteve apenas RS. Após o pré-processamento dos volumes de fMRI (realinhamento, co-registo, normalização e uma avaliação do movimento da cabeça, etc.), foram consideradas 28 sessões de MW e 43 de RS, provenientes de 8 sujeitos TD e de 10 ASD. Para estudar a dinâmica cerebral, usou-se a técnica de TA, cujo objectivo é reconstruir o activityrelated signal (x) a partir do sinal de fMRI medido (y), que contém ruído. Tal é conseguido através duma regularização espaciotemporal que tenciona encontrar o argumento x que minimize o ruído. Sabendo que este sinal é o resultado da convolução entre o activity-inducing signal (u) e a HRF (h), procede-se à desconvolução de x e obtém-se u. Em seguida, o sinal u é derivado, originando o innovation signal us, cujos picos contém informação sobre os momentos em que o voxel em questão altera a sua actividade (picos positivos indicam um aumento da actividade, picos negativos uma diminuição). Este último sinal representa a contribuição principal para a inovação desta técnica, pois permite a obtenção dos iCAPs – padrões que mostram áreas que alteram a sua actividade em conjunto e não áreas que são activadas ou desactivadas ao mesmo tempo. Após obter os innovation signals para todos os voxels, estes sofrem um processo de limiar espaciotemporal. Primeiro, a TA é aplicada nas séries temporais dos dados corrompidos (cuja fase original é aleatória) e, com base nisso, é definido um limiar para cada sujeito (intervalo de confiança de 1%) acima do qual mantemos os pontos. Desta forma, apenas as “transições” proeminentes são mantidas. Em seguida, para excluir ruído espacial, só são considerados pontos temporais nos quais pelo menos 5% dos voxels estão activos. Finalmente, o método k-means é executado nas “inovações” sobreviventes ao processo, o que leva à obtenção dos iCAPs. Neste projecto, os iCAPs foram gerados separadamente para as condições de RS e de MW, tendo-se escolhido um k de 20 clusters. Após a aquisição destes padrões, os marcadores correspondentes (identificativos de sujeitos e pontos temporais), bem como os respectivos cursos temporais, foram recuperados. A análise entre grupos foi então conduzida, usando o teste t com correcção de Bonferroni. No que diz respeito aos resultados provenientes da análise de RS, apenas 15 dos 20 resting-state innovation-driven co-activation patterns (RS-iCAPs) foram considerados não ruidosos. Nestes, foram identificadas regiões referentes a diversas redes, como a default mode network (DMN), o córtex visual primário e secundário, o córtex auditivo primário e redes motoras. A fim de compreender de que forma as populações contribuíram para cada um dos RS-iCAPs, a quantidade de frames provenientes de cada sujeito foi tida em conta. Foi encontrada uma diferença significativa entre os dois grupos no RS-iCAP 13, que reflecte regiões do lado direito da rede executiva. Isto significa que esta rede, responsável por vários processos cognitivos (e.g., capacidade para lidar com a novidade, processos de decisão com factor emocional, controlo inibitório, etc.), está mais presente no grupo TD. Da análise dos cursos temporais, concluiu-se que a rede executiva do RS-iCAP 13, a rede visual do RS-iCAP 12, a rede cognitiva do RS-iCAP 4, a DMN presente no RS-iCAP 10 e a rede auditiva/ somatossensorial do RS-iCAP 11 são, respectivamente, os RS-iCAPs de maior duração. Já em relação ao número de ocorrências, os RS-iCAPs 13, 12 e 4 foram também os principais, mas seguidos pela DMN do RS-iCAP 8 e pelo padrão pré-frontal do RS-iCAP 14. No entanto, não houve diferenças significativas entre grupos para nenhuma destas medidas. Por fim, avaliaram-se as diferenças espaciais entre as duas populações. Estimou-se, para cada sujeito, o mapa espacial com a média das frames que entraram na formação de cada RS-iCAP, permitindo a comparação. Foram obtidas diferenças significativas (maior intensidade no grupo TD) para os RS-iCAPs 1 e 5, nas zonas do giro fusiforme e do cúneo, respectivamente. Já em relação ao estudo durante o filme, 17 movie-watching innovation-driven co-activation patterns (MW-iCAPs) revelaram-se não ruidosos e foram considerados para análise. Entre eles, encontram-se diversas redes visuais, relacionadas com a atenção e dos córtices motor e pré-motor. Neste caso, não foram encontradas diferenças significativas em relação à contribuição de cada população para os vários MW-iCAPs. Em relação à análise dos cursos temporais, os padrões de maior duração foram referentes ao córtex pré-frontal do MW-iCAP 17, `a rede auditiva do MW-iCAP 13, ao mapa lateral presente no MW-iCAP 16, ao padrão orbitofrontal do MW-iCAP 8 e ao motor do MWiCAP 12. Os mapas com mais ocorrências foram os MW-iCAPs 17 e 8, seguidos do padrão temporal do MW-iCAP 13, da rede motora do MW-iCAP 12 e do MW-iCAP 15, de natureza visual. As diferenc¸as espaciais foram significativas para o MW-iCAP 17, um padrão com actividade frontal. Neste caso, as disparidades mostraram uma maior intensidade no grupo ASD, em três centróides: córtex pré-frontal dorsolateral (DLPFC, do inglês dorsolateral prefrontal cortex) direito e esquerdo, bem como córtex pr´e-frontal anterior. O DLPFC é conhecido pelo seu papel na working memory e na capacidade de alternar conceitos diferentes e inesperados, pelo que esta “hiperactivação” pode estar relacionada com a regulação anormal deste tipo de funcões em ASD. Devido à sincronização entre os sujeitos alcançada pela visualização do filme, foi possível notar que os indivíduos autistas apresentam uma maior activação deste MW-iCAP do que os saudáveis no fim de uma cena específica. O MW-iCAP 17 contém o córtex pr´e-frontal medial, uma região conhecida por, entre outras funções, estar associada à consolidação de memórias e à percepção do contexto. Sabendo que o cenário e os figurantes presentes já tinham surgido em pontos prévios do filme, esta aberração do MW-iCAP 17 pode traduzir defeitos nestes processos. Em última instância, tentou-se ultrapassar a ausência de diferenças significativas entre as populações na contribuição das frames de cada MW-iCAP. Neste sentido, a evolução temporal da probabilidade de ser expressa uma inovação foi calculada e comparada entre as duas populações. Os resultados apontam para uma “hipersensibilidade” a mudanças da parte do grupo ASD, verificada na transição de cenas e em alterações dentro do mesmo cenário. Assim, conclui-se que a metodologia de TA/iCAPs trouxe resultados relevantes no âmbito da dinâmica cerebral, para indivíduos saudáveis e autistas. Além disso, o seu potencial não se limita apenas ao estudo da actividade cerebral intrínseca, podendo ser utilizada para desvendar redes neuronais envolvidas em diferentes tarefas.Functional magnetic resonance imaging (fMRI) has been shown to be fruitful as a tool to scrutinize the functioning of the brain, becoming widely used in the study of brain dynamics. Over the last few years, several studies with different approaches were conducted to analyze the dynamic functional connectivity (dFC). This concept can be assessed during the execution of a task, revealing the brain areas connected in correspondence of it, or upon resting state, showing the intrinsic brain activity. Even though we are in front of a recent field, the dFC clinical applications are already being exploited, as in the case of autism spectrum disorder (ASD) – a very complex neurodevelopmental disease. In this work, a state-of-the-art method, that includes a point process analysis followed by a clustering approach, was applied. Our goal was to retrieve transitory brain networks characterizing two states – movie-watching (MW) and restingstate (RS) – for two populations – typically developing (TD) and autistic participants – that could be compared. In order to study brain dynamics, total activation (TA) – a fMRI deconvolution method based on prior knowledge of hemodynamic response function (HRF) – was applied. In TA, a spatiotemporal regularization of the fMRI signal is applied to obtain the activity-related signal and followed by the inverse of the HRF, leading to the activity-related signal. The derivative of this last signal results into the innovation signal – a sparse representation of the brain changes. A k-means clustering is then applied to the whole-brain innovation signals for obtaining the innovation-driven co-activation patterns (iCAPs). In this work, these maps were generated for both RS and MW separately and employed to investigate the differences across groups. Several measurements were defined to allow these comparisons, not only in a temporal domain, but also regarding the spatial expression of the respective iCAPs. With respect to the resting-state iCAPs (RS-iCAPs), several regions were disentangled, such as the default mode network, primary and secondary visual cortical areas, and motor networks. A groupdifference was found in the right central executive network, that is more TD-representative. Moreover, two visual patterns that were linked to visual processing and attention presented a lower intensity in ASD. Regarding the movie-watching iCAPs (MW-iCAPs), vision, attention, and motor networks were obtained, among others. Moreover, a prefrontal patterns exhibited a greater intensity in ASD, which may explain an abnormality in some cognitive processes (e.g., working memory). A “hipersensitivity” to movie changes was also discovered in ASD. This study broadened this approach potential for brain dynamics’ investigation, as iCAPs are also capable to analyze task-based paradigms and be applied to neurological disorders.Andrade, Alexandre da Rocha Freire de, 1971-Van de Ville, Dimitri Nestor AliceRepositório da Universidade de LisboaBarradas, Isabel Francisca Sota Machado2018-08-29T15:12:24Z201820182018-01-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10451/34697TID:201989093enginfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-11-08T16:30:08Zoai:repositorio.ul.pt:10451/34697Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T21:49:22.094434Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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