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Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.59.2014.tde-14032014-104256
Documento
Autor
Nome completo
Heitor Hakime Cunha
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
Ribeirão Preto, 2014
Orientador
Banca examinadora
Salmon, Carlos Ernesto Garrido (Presidente)
Castellano, Gabriela
Santos, Antonio Carlos dos
Título em português
Desenvolvimento de um software para geração de redes complexas formadas a partir de estimativas de conectividade cerebral: um estudo da espessura cortical no cérebro de indivíduos saudáveis e pacientes com epilepsia.
Palavras-chave em português
Conectividade cerebral
Envelhecimento
Epilepsia
Espessura cortiça
Imagens por ressonância magnética
Redes complexas
Resumo em português
O cérebro humano é considerado uma rede complexa em termos estruturais e funcionais em diferentes escalas. A caracterização da arquitetura desta rede pode ser considerada uma importante ferramenta no auxílio ao estudo de diferentes doenças neurodegenerativas. No presente estudo propusemos um software desenvolvido em JAVA para investigar esta arquitetura com base na correlação estatística de características morfológicas entre diferentes regiões do córtex. Foram utilizados dados de espessura cortical obtidos a partir de imagens de ressonância magnética de 191 indivíduos saudáveis e 93 pacientes com epilepsia. Foi proposto um modelo não linear para considerar o efeito da idade na espessura cortical com identificação de duas etapas: amadurecimento e envelhecimento. Os pacientes, quando comparados aos controles, apresentaram uma redução significativa na espessura cortical fundamentalmente nas regiões para-central, pericalcarina e do pré-cuneo no hemisfério direito. Esta diminuição também se manifestou ao longo da idade, com uma maior taxa de queda na região parahipocampal direita. Considerando a conectividade anatômica aqui calculada, o grupo de pacientes evidenciou alterações em 31\% das possíveis conexões e de forma difusa. Adicionalmente, nas redes cerebrais dos pacientes houve uma diminuição de 15\% no comprimento médio do caminho e no coeficiente de agrupamento. Aplicando-se um algoritmo de agrupamento, foram detectadas três comunidades para os indivíduos saudáveis e seis comunidades para os pacientes, confirmando uma quebra de organização estrutural neste ultimo grupo. Com este software esperamos trazer à comunidade mais uma ferramenta para análise das conexões cerebrais e suas modificações em determinadas patologias, contribuindo com seu entendimento e possível diagnóstico.
Título em inglês
Development of a software to generate complex networks from estimates of brain connectivity: A study of cortical thickness in the brain of healthy subjects and patients with epilepsy.
Palavras-chave em inglês
Aging
Brain connectivity
Complex networks
Cortical thickness
Epilepsy.
Magnetic resonance imaging
Resumo em inglês
The human brain can be characterized as a complex network structurally and functionally in different levels. The description of the architecture of this network can be considered an important tool in understanding different neurodegenerative diseases. In the present study, we developed a software in JAVA to investigate this architecture based on statistical correlation of morphological characteristics between different cortex areas. It was used a database of cortical thickness obtained from magnetic resonance images of 191 healthy subjects and 93 patients with epilepsy. It was implemented a non-linear model to consider the effect of age in cortical thickness with identification of 2 stages: maturation and aging. The patients, when compared to healthy subjects, showed a significant reduction in cortical thickness, particularly at the areas precentral, pericalcarine and pré-cuneus of right hemisphere. This decrease also could be noted through the age, with a higher decrease rate at the right parahipocampal area. Considering the anatomical connectivity calculated, the patients group showed diffuse changes in 31\% of the possible connections. Furthermore, in the patients brain network it was found a decrease of 15\% in the characteristic path length and clustering coefficient. By applying a clustering algorithm, 3 clusters were detected in the healthy subjects and 6 clusters in the patients, confirming a breakdown of the structural organization in this last group. With our software we hope to bring to the community another tool to improve the brain connectivity analysis and its modifications in some pathologies, contributing with its understanding and possible diagnosis.
 
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DissertacaoHeitor.pdf (40.90 Mbytes)
Data de Publicação
2014-05-15
 
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