Identifiering av Sjukdomsrelaterade Spatial Covariance Mönster där neuroavbildning Data

Den skalade subprofile modellen (SSM) ^1-4 är en multivariat PCA-baserad algoritm som identifierar viktiga källor till variation i patientens och kontrollgrupp hjärnan bilddata samtidigt förkasta mindre komponenter (Figur 1). Appliceras direkt på Voxel-för-Voxel covariance data av steady-state multimodalitet bilder, kan en hel grupp image set reduceras till några betydande linjärt oberoende kovarians mönster och motsvarande poäng föremål. Varje mönster, kallas en grupp invariant subprofile (GIS), är en ortogonal huvudkomponenten som representerar ett rumsligt distribuerat nätverk av funktionellt sammanhängande områden i hjärnan. Stora globala medeltemperaturen skalära effekter som kan skymma mindre nät-specifika bidrag avlägsnas genom den inneboende logaritmisk omvandling och menar centrering av uppgifterna ^2,5,6. Ämnen uttrycka alla dessa mönster till en variabel representeras examen från en enkel skalär poäng som kan korrelera med oberoende clintiska eller psykometriska deskriptorer ^7,8. Använda logistisk regressionsanalys av ämnet poäng (dvs. mönstrar uttryck värden), kan linjära koefficienter härledas att kombinera flera huvudkomponenter i enstaka sjukdomsrelaterade rumsliga kovarians mönster, dvs sammansatta nätverk med förbättrad diskriminering av patienter från friska kontrollpersoner ^5,6. Cross-validering inom härledning set kan utföras med hjälp av bootstrap resampling tekniker ^9. Framåt validering lätt bekräftas genom direkt värdering utvärdering av de härledda mönster i blivande datamängder ^10. När du har validerat sjukdomsrelaterade mönster kan användas för att göra mål enskilda patienter med avseende på en fast referensprov, ofta uppsättningen av friska försökspersoner som användes (med sjukdomen gruppen) i det ursprungliga mönstret härledning ^11. Dessa standardiserade värden kan i sin tur användas för att hjälpa till differentialdiagnos ^12,13 och bedöma sjukdomenprogression och behandling effekter på nätverksnivå ^7,14-16. Vi presenterar ett exempel på tillämpningen av denna metod till FDG PET data för patienter med Parkinsons sjukdom och normala kontroller med hjälp av vår egen programvara för att härleda en karakteristisk biomarkör kovarians mönster av sjukdomen.