Bevezetés

A neuroradiológia és a kognitív idegtudomány határterületét képezik a mágneses rezonancián alapuló (MR) funkcionális képalkotó eljárások. Központi idegrendszeri kórképek vizsgálatában betöltött szerepük az elmúlt bő évtizedben fokozódott a hagyományos elektrofiziológiai vizsgálatok mellett. [1] [2]

A funkcionális MRI (fMRI) vizsgálatokban a vér-oxigenizáció szintjének (blood-oxygen level dependent, BOLD) variabilitását felhasználva, indirekt módon követhetjük a neuronális aktivitás lokális változásait. A BOLD-jel nyugalmi fluktuációiból korrelációk számításával, az egymással funkcionálisan együttműködő agyterületek közti kapcsolatok erősségére következtethetünk (resting-state fMRI vagy rs-fMRI). Különböző területek kapcsolatait jellemző számértékeket mátrixokba rendezhetjük, a mátrixelemekből a teljes agy kapcsolatait jellemző gráfokat rajzolhatunk. Ezen gráfok elemzése a hálózattudomány módszereivel lehetséges, azonban már a gráfok felépítése sem magától értetődő feladat. [3] Melyik kapcsolatokat tekintjük “valódinak”, és milyen súllyal esnek latba az elemzésünkben?

A Semmelweis Egyetem Orvosi Képalkotó Klinika Neuroradiológia Tanszékén az elmúlt években gyűjtött resting-state fMRI adatokon egyéni és csoportszintű hálózatok felépítését vizsgálhatjuk különböző küszöbölési eljárások tanulmányozásával. [3] [4] [5]

A hallgató feladatai

• A nyugalmi fMRI adatfeldolgozásban a nemzetközi irodalomban elterjedt módszerek, eljárások, és feldolgozó szoftverek megismerése.
• A hálózatelemzés fogalmainak, alapvető módszereinek elsajátítása.
• Konnektivitási mátrixok vizsgálata globális küszöbölési eljárásokkal és referenciahálózatokkal.

Referenciák

[1] Orringer, Daniel, David R. Vago, és Alexandra J. Golby. „Clinical Applications and Future Directions of Functional MRI”. Seminars in neurology 32, sz. 4 (2012. szeptember): 466–75.

[2] Lajos, Rudolf Kozák, Vivien Tóth, Péter Barsi, és Gábor Rudas. „[Functional magnetic resonance imaging for cortical mapping in epilepsy]”. Ideggyogyaszati Szemle 64, sz. 9–10 (2011. szeptember 30.): 294–99.

[3] Chapter 11 – Fornito, Alex, Andrew Zalesky, és Edward T. Bullmore. Fundamentals of Brain Network Analysis. Amsterdam ; Boston: Elsevier/Academic Press, 2016.

[4] Ginestet, Cedric E., Thomas E. Nichols, Ed T. Bullmore, és Andrew Simmons. „Brain Network Analysis: Separating Cost from Topology Using Cost-Integration”. PLoS ONE 6, sz. 7 (2011. július 28.): e21570.

[5] Wijk, Bernadette C. M. van, Cornelis J. Stam, és Andreas Daffertshofer. „Comparing Brain Networks of Different Size and Connectivity Density Using Graph Theory”. PloS One 5, sz. 10 (2010. október 28.): e13701.