Characterization of healthy individuals using texture measurements extracted from magnetic resonance images : Caracterização de indivíduos saudáveis por meio de medidas de textura extraídas de imagens de ressonância magnética

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Silveira, Rafael Vinicius da, 1994-
Data de Publicação: 2020
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
Texto Completo: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1640132
Resumo: Orientador: Gabriela Castellano
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spelling Characterization of healthy individuals using texture measurements extracted from magnetic resonance images : Caracterização de indivíduos saudáveis por meio de medidas de textura extraídas de imagens de ressonância magnéticaCaracterização de indivíduos saudáveis por meio de medidas de textura extraídas de imagens de ressonância magnéticaRessonância magnéticaParâmetros de texturaTeoria dos grafosMagnetic resonanceTexture parametersGraph theoryOrientador: Gabriela CastellanoDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Física Gleb WataghinResumo: Redes cerebrais têm sido amplamente utilizadas para estudar as relações entre diferentes regiões cerebrais com base em sua dinâmica, medida por meio de várias técnicas (por exemplo, imagem de ressonância magnética funcional e eletroencefalografia). Redes que caracterizam as conexões físicas reais entre as regiões do cérebro, obtidas por meio de imagens de tensor de difusão, também foram amplamente investigadas. No entanto, existem poucos estudos com o objetivo de investigar redes cerebrais derivadas de propriedades estruturais, os quais se basearam na espessura cortical ou no volume da substância cinzenta. O principal objetivo deste trabalho foi investigar a viabilidade de obtenção de informação útil a partir de redes cerebrais derivadas de imagens de ressonância magnética estrutural, utilizando uma propriedade estrutural ainda não explorada em redes cerebrais, nomeadamente, a textura baseada no método da matriz de co-ocorrência. Como objetivos secundários, pretendeu-se: 1) avaliar as conexões estruturais entre regiões da Default Mode Network (DMN); 2) comparar redes cerebrais baseadas em textura para homens e mulheres; 3) investigar a dependência da rede de parâmetros de textura em relação à idade; e 4) caracterizar indivíduos saudáveis com base em redes de textura. No que diz respeito a DMN, o principal resultado foi que as áreas homólogas desta rede estavam fortemente conectadas, conforme o esperado. Também descobrimos que as mulheres apresentavam "hubs de textura" no lóbulo paracentral (parte da área motora primária) e no giro frontal inferior (parte da área de Broca, associada ao processamento de linguagem e produção da fala), enquanto os homens apresentavam "hubs de textura" no giro parietal superior (relacionado à integração sensório-motora e orientação espacial) e no giro frontal superior dorsolateral (relacionado às funções executivas). Além disso, várias regiões apresentaram dependência linear com a idade para a strength, local efficiency, clustering coefficient e eigenvector centrality, indicando alterações na textura dessas regiões com o passar do tempo. Em particular, a ínsula e o giro parahipocampal aumentaram a força de conexão com a idade. Finalmente, o tálamo e o putâmen pareceram ter uma estrutura bastante única (em termos de textura) em comparação com outras regiões analisadas, o que parece apropriado devido aos seus respectivos papéis neurofisiológicos. O principal desafio deste trabalho foi a dificuldade inerente de interpretar as redes de textura. Por outro lado, este trabalho tem potencial para ser estendido a pacientes neurológicos para extrair biomarcadores que possam ajudar a acompanhar a evolução de doenças ou a eficácia de um tratamentoAbstract: Brain networks have been widely used to study the relationships between different brain regions based on their dynamics, measured by various techniques (for example, functional magnetic resonance imaging and electroencephalography). Networks that characterize the real physical connections between brain regions, obtained through diffusion tensor images, have also been extensively investigated. However, there are few studies aimed at investigating brain networks derived from structural properties, which were based on cortical thickness or gray matter volume. The main objective of this work was to investigate the feasibility of obtaining useful information from brain networks derived from structural magnetic resonance images, using a structural property not yet explored in brain networks, namely, the texture based on the co-occurrence matrix method. As secondary objectives, it was intended: 1) to evaluate the structural connections between regions of the Default Mode Network (DMN); 2) compare texture-based brain networks for men and women; 3) investigate the dependence of the texture parameters network in relation to age; and 4) to characterize healthy individuals based on texture networks. With regard to the DMN, the main result was that the homologous areas of this network were strongly connected, as expected. We also found that women had "texture hubs" in the paracentral lobe (part of the primary motor area) and in the lower frontal gyrus (part of Broca's area, associated with language processing and speech production), while men had "texture hubs" in the upper parietal gyrus (related to sensorimotor integration and spatial orientation) and in the upper dorsolateral frontal gyrus (related to executive functions). In addition, several regions showed linear dependence with age for strength, local efficiency, clustering coefficient, and eigenvector centrality, indicating changes in the texture of these regions over time. In particular, the insula and the parahippocampal gyrus have increased the strength of connection with age. Finally, the thalamus and putamen appeared to have a very unique structure (in terms of texture) compared to other regions analyzed, which seems appropriate due to their respective neurophysiological roles. The main challenge of this work was the inherent difficulty in interpreting the texture networks. On the other hand, this work has the potential to be extended to neurological patients to extract biomarkers that can help to monitor the evolution of diseases or the effectiveness of a treatmentMestradoFísica AplicadaMestre em FísicaCAPES1801218/2018FAPESP2013-07559-3[s.n.]Castellano, Gabriela, 1970-Rittner, LeticiaTomal, AlessandraUniversidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Instituto de Física Gleb WataghinPrograma de Pós-Graduação em FísicaUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASSilveira, Rafael Vinicius da, 1994-20202020-10-02T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf1 recurso online (89 p.) : il., digital, arquivo PDF.https://hdl.handle.net/20.500.12733/1640132SILVEIRA, Rafael Vinicius da. Characterization of healthy individuals using texture measurements extracted from magnetic resonance images: Caracterização de indivíduos saudáveis por meio de medidas de textura extraídas de imagens de ressonância magnética. 2020. 1 recurso online (89 p.) Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Física Gleb Wataghin, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1640132. Acesso em: 3 set. 2024.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/1157770Requisitos do sistema: Software para leitura de arquivo em PDFporreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2021-01-13T17:25:36Zoai::1157770Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2021-01-13T17:25:36Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false
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