Human brain networks: an investigation on cortical thickness resting-state fMRI and structural connectivity as assessed by tractography

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Figueira, Ana Filipa Canha
Data de Publicação: 2013
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: eng
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10451/10484
Resumo: Tese de mestrado integrado em Engenharia Biomédica e Biofísica, apresentada à Universidade de Lisboa, através da Faculdade de Ciências, 2013
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spelling Human brain networks: an investigation on cortical thickness resting-state fMRI and structural connectivity as assessed by tractographyConectividade funcionalConectividade estruturalCérebroDifusãoRedes neuronaisTeses de mestrado - 2013Tese de mestrado integrado em Engenharia Biomédica e Biofísica, apresentada à Universidade de Lisboa, através da Faculdade de Ciências, 2013O cérebro humano é um sistema complexo capaz de gerar e integrar informação proveniente de diversas fontes. Estudos de conectividade cerebral têm vindo a abrir novos campos quer a nível experimental quer a nível teórico na área das neurociências. Certos métodos quantitativos integrados em estudos de redes neuronais podem ser prestáveis na caracterização de certas propriedades do cérebro, tais como: estrutural (dar forma à anatomia cerebral); fisiológico (estudar a resposta das interacções; e sensorial, ao analisar a integração do córtex. Ao considerar o cérebro como uma rede complexa, os investigadores conseguem aceder a novos níveis de informação acerca do funcionamento cerebral a nível de memória, planeamento, raciocínio abstracto e patofisiologia. Devido ao facto do sistema nervoso estar organizado em diversos níveis, é importante que este seja estudado e analisado usando mais do que uma técnica. As duas técnicas mais importantes que têm como principal objectivo aceder a informação de conectividade cerebral de modo não invasivo, são as seguintes: imagem de ressonância magnética por difusão; e imagem de ressonância magnética funcional. Qualquer um destes métodos possui as suas vantagens e desvantagens mas a principal diferença reside no facto de possuirem diferentes graus de sensibilidade a diferentes níveis de organização do cérebro. Oscilações espontâneas do sinal dependente do nível de oxigénio sanguíneo (BOLD) em imagens de ressonância magnética obtidas com o sujeito em estado de repouso, já foram provadas ser importantes na identificação de redes funcionais no cérebro. Medidas de conectividade funcional obtidas com esta técnica são geralmente interpretadas como uma medida indirecta de actividade neuronal. Este projecto consiste na investigação da relação entre espessura de determinadas regiões do córtex cerebral humano e a actividade neuronal espontânea derivada de sinais BOLD obtidos em estado de repouso. De modo a complementar este estudo, para além das medidas de conectividade funcional, foram também obtidas medidas de conectividade estrutural, a partir de imagens de ressonância magnética de difusão, em particular o número de tractos neuronais ligados a cada uma das regiões de interesse, determinado a partir destas imagens. As outras medidas correlacionadas com a espessura cortical fazem parte das propriedades intrínsecas de redes \smallworld" do cérebro e incluem o grau do nódulo, o coeficiente de aglomeração e o comprimento médio mínimo do trajecto, estimadas a partir da análise gráfica dos dados de ressonância magnética em estado de repouso. As zonas activas do cérebro podem ser detectadas com ressonância magnética funcional que por sua vez mede oscilações no sinal BOLD. A contribuição do estado de repouso para este sinal está na ordem das baixas frequências ( 0.01 - 0.1 Hz). A conectividade funcional, definida como a correlação temporal (ou associação estatística) do sinal BOLD entre regiões distintas do cérebro foi obtida para um total de sessenta e oito regiões de interesse, para vinte e dois sujeitos. Os resultados destas correlações são apresentados em matrizes de conectividade funcional (68x68). Devido ao facto de que correlações mais altas apresentam um nível de confiança maior, principalmente porque correlações fracas podem dar origem a falsos positivos, foi aplicado um limite mínimo arbitrariamente escolhido às matrizes de conectividade funcional, dando origem, desta forma, a um estudo paralelo, que dá maior importância às correlações mais fortes. As medidas de espessura cortical tal como as máscaras das regiões de interesse foram obtidas a partir de imagens estruturais de ressonância magnética (T1), submetidas aos processos semiautomáticos do software FreeSurfer. O desenvolvimento e crescimento de técnicas de ressonância magnética de difusão têm sido uma contribuição enorme ao nível da imagem neuronal, em particular por proporcionarem um método de estudo da conectividade estrutural do cérebro humano in vivo. A partir de imagens ponderadas em difusão é possível determinar a orientação das fibras que constituem a matéria branca do cérebro, ao detectar a difusão de moléculas de _agua que ocorre ao longo destas. Uma das técnicas associada à imagem por difusão é a tractografia, a partir da qual é possível determinar a continuidade de uma determinada fibra, voxel a voxel. Desta forma, é possível quantificar conectividade estrutural (ou anatómica) ao acompanhar fibras que ligam determinadas regiões do cérebro. Neste projecto, o software DTK foi utilizado para determinar os tractos em todo o cérebro, a partir de imagens de difuso referentes a dezoito sujeitos. A partir deste ficheiro e das máscaras das regiões de interesse, foi possível calcular o número de feixes que ligam cada de região e desta forma construir matrizes de conectividade estrutural. O campo matemático de \graph theory"proporciona a caracterização quantitativa de propriedades abstractas de sistemas complexos tal como o cérebro e permite também a obtenção de medidas que determinam a estrutura das redes neuronais. O primeiro passo para definir um gráfico consiste em estabelecer os nódulos, que são as regiões de interesse neste caso, e as ligações, construindo assim uma matriz de conectividade. Existem diversas medidas que podem ser obtidas a partir destas matrizes sendo que as mais importantes incluem: o grau do nódulo (número de ligações de um nódulo em particular); o comprimento do trajecto entre dois nódulos; e medidas que determinam o grau de agrupamento dos nódulos (\clustering"). Tanto os coeficientes de correlação resultantes entre a espessura cortical e as medidas de conectividade funcional, conectividade estrutural e as propriedades de redes \small-world"do cérebro, como os resultados do teste t aplicado a estes, sugerem a não existência de qualquer tipo de relação entre estas variáveis. A única excepção foi o valor de correlação negativa (r = -0:304) entre a espessura cortical e o comprimento médio mínimo do trajecto, que apresenta significância estatística para um intervalo de confiança de 95%. Para além destes resultados, existem ainda algumas observações que deveriam ficar retidas, tais como: as medidas de conectividade funcional mais fortes são observadas entre regiões simétricas a nível inter-hemisférico; o facto de limitar as matrizes que conectividade funcional não levar a resultados diferentes; as matrizes de conectividade funcional e as medidas de \graph theory"aplicadas a estas, sugerem a existência de propriedades de rede \small-world", tal como seria esperado; e o facto de que as matrizes de conectivade funcional e estrutural serem tão, sugere a existência de ligações anatómicas directas e indirectas.This thesis would not have been possible without the help of many people at the Institute of Child Health, UCL, at the Faculty of Sciences of the University of Lisbon and at the Institute of Biophysics and Biomedical Engineering, to whom I would like to thank. I would like to express special gratitude to my supervisors Dr Chris Clark and Dr. Rita Nunes for the useful comments, remarks and guidance through the learning process of this master thesis. I would like to thank the PhD Students and post-doctoral research scientists of the Imaging and Biophysics department of the Institute of Child Health, UCL, for all their patience and time lost helping me in the course of this project. I'm also very grateful for the support of my family and friends, who where there for me at all times.Clark, ChrisNunes, Rita Gouveia, 1976-Repositório da Universidade de LisboaFigueira, Ana Filipa Canha2014-02-07T16:15:29Z20132013-01-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10451/10484TID:201290219enginfo: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:RCAAP2023-11-08T15:56:00Zoai:repositorio.ul.pt:10451/10484Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T21:34:29.673687Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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