帕金森病皮层几何网络与拓扑标记
神经元与认知
2016-11-16 v1 应用统计
摘要
神经退行性疾病影响皮层灰质，导致皮层套层体积减少。由于这种体积损失，皮层表面各区域的几何排列预计会与健康大脑不同。本文提出一种新方法，利用几何网络(GN)框架研究帕金森病(PD)受试者脑皮层表面几何形状的改变。皮层表面的局部几何排列被捕获为表面上解剖学定义的分区的质心的3D坐标。皮层斑块间的区域间距离是我们关注的信号，并被捕获为几何网络。我们通过计算每个几何网络上二值无向网络过滤所诱导的单纯复形的维度来研究其拓扑。在置换统计检验中，观察到PD与健康对照组之间同调特征存在统计学显著差异()，突出了其区分两组人群的潜力及在疾病诊断中的潜在效用。
引用
@article{arxiv.1611.04393,
title = {Cortical Geometry Network and Topology Markers for Parkinson's Disease},
author = {Amanmeet Garg and Donghuan Lu and Karteek Popuri and Mirza Faisal Beg},
journal= {arXiv preprint arXiv:1611.04393},
year = {2016}
}
备注
Presented at The MICCAI-BACON 16 Workshop (arXiv:1611.03363) Report number: BACON/2016/02