群体研究中的人脑连接组拓扑探索
神经元与认知
2017-07-03 v1 人机交互
摘要
可视化比较脑网络（或连接组）是神经科学领域的一项基本任务。对于临床神经科学领域尤为相关的是，考察人群间差异或人群内随时间变化的群体研究，使神经科学家能够推断一系列神经精神疾病的有效诊断与治疗方案。在本文中，我们具体探索如何利用视觉分析工具来促进各种临床神经科学任务，其中对连接组中有意义模式的观察与分析可支持患者诊断与治疗。我们对支撑临床神经科学活动的可视化任务进行了调研，并进一步探讨现有连接组可视化工具对这些任务的支持或不足。基于对这些任务的考察，我们引入了一种新颖的可视化工具 NeuroCave，以支持群体研究分析。我们讨论了我们的设计决策（使用沉浸式可视化、使用层次聚类和降维技术、以及视觉编码的选择）如何受这些任务驱动。我们通过两个用例评估 NeuroCave，阐明了交互式连接组可视化在临床神经科学背景下的效用。在第一个用例中，我们利用功能连接组研究性别差异，并发现了与已知空间与言语能力认知差异相关的隐藏连接组模式。在第二个用例中，我们展示了在不同拓扑空间中可视化大脑并结合聚类信息如何能够揭示大脑的内在结构。
引用
@article{arxiv.1706.10297,
title = {Exploring the Human Connectome Topology in Group Studies},
author = {Johnson J. G. Keiriz and Liang Zhan and Morris Chukhman and Olu Ajilore and Alex D. Leow and Angus G. Forbes},
journal= {arXiv preprint arXiv:1706.10297},
year = {2017}
}