Utilize este identificador para citar ou criar um atalho para este documento: http://hdl.handle.net/10923/7405
Tipo: masterThesis
Título: Análise da dinâmica da rede cerebral por meio da teoria dos grafos
Autor(es): Couto, Jefferson Leal
Orientador: Franco, Alexandre Rosa
Editora: Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul
Programa: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
Data de Publicação: 2015
Palavras-chave: ENGENHARIA ELÉTRICA
TEORIA DOS GRAFOS
IMAGEM POR RESSONÂNCIA MAGNÉTICA
HIPERATIVIDADE
NEUROIMAGEM
CÉREBRO - ESTUDOS INTERDISCIPLINARES
Resumo: With the use of resting state functional magnetic resonance imaging (rs-FMRI) we can analyze the functional connectivity between different brain areas. However, recent studies show that this connectivity undergoes fluctuations over time (also known as dynamic Resting State). In this study, the analysis of Graph Theoretical (GT) metrics will be used to assess the variability of the correlation between these areas, through a windowing technique. For this study, we used images of 15 patients with ADHD that underwent a clinical treatment with the medication (Ritalin®). Images were taken before treatment (Visit 1 - PRE) and after 6 months of treatment (Visit 2 - POST). We determined the GT metrics for windows between 75 and 150s generated from the correlation between the various groups after applying a mask that divided the brain into 190 regions. The results showed statistically significant differences between visits for the metric of the characteristic path length. Were also generated graphs that show the fluctuations of each of the metrics. GT analysis identified an increase in the average value of the characteristic path length after drug treatment for most patients. However, some patients behaved differently and therefore results are not conclusive. Furthermore, it was observed that there is a dependence of GT metrics based on the size of the window. Conclusion show that based on the analysis of the dynamics of the brain network by the GT metrics show to be an auxiliary tool in the diagnosis of ADHD, but still requires further studies to test the viability of this tool as a diagnostic test in neuroimaging.
Através da Ressonância Magnética Funcional no estado de repouso (RMf-er) podemos analisar a conectividade funcional entre as diversas áreas do cérebro. Entretanto, estudos recentes mostram que a correlação desta conectividade sofre flutuações ao longo do tempo (Dynamic Resting State). No presente trabalho, foi feita uma análise por intermédio de métricas da Teoria dos Grafos da variabilidade da correlação entre as áreas cerebrais através de técnicas de janelamento. Para este estudo, foram utilizadas imagens de 15 pacientes com transtorno de déficit de atenção com hiperatividade (TDAH) e que passaram por um tratamento clínico com o uso do medicamento (Ritalina®). As imagens de ressonância foram adquiridas antes do pré-tratamento (Visita 1 - PRÉ) e após 6 meses de tratamento (Visita 2 – PÓS). Foram desenvolvidas métricas de Teoria dos Grafos (TG) para janelas entre 75 e 150s geradas a partir da correlação entre as diversas regiões, após aplicar uma máscara que dividiu o cérebro em 190 áreas. Os resultados encontrados apresentaram dados estatisticamente relevantes para a métrica do comprimento do caminho característico. Foram gerados também gráficos que apresentam as flutuações de cada uma das métricas. Na análise dos gráficos foi possível identificar um aumento do valor médio do comprimento do caminho característico após o tratamento com o fármaco para a maioria dos pacientes. Entretanto, alguns pacientes tiveram comportamento oposto, não sendo portanto conclusivo. Além disso, observou-se que existe uma dependência das métricas de TG para a janela adotada. Concluiu-se, baseado nos dados encontrados, que a análise da dinâmica da rede cerebral pela métrica dos grafos é uma ferramenta auxiliar para o entendimento do comportamento funcional do cérebro e dos distúrbios, mas que ainda requer mais estudos para que venha a ser adotada como apoio ao diagnóstico em neuroimagem.
URI: http://hdl.handle.net/10923/7405
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