Une nouvelle méthode d'inférence bayésienne hiérarchique permet de détecter la structure communautaire des réseaux cérébraux fonctionnels de manière plus précise et fiable que les approches traditionnelles, selon une étude publiée dans IEEE Transactions on Medical Imaging par des chercheurs de l'Université Monash et d'autres institutions.
La recherche
Dirigée par Lingbin Bian et ses collègues, l'équipe a développé une méthode de détection de communautés multicouche basée sur un modèle de bloc latent bayésien (LBM). La méthode estime le nombre de communautés et leur appartenance dans des réseaux fonctionnels pondérés à la fois au niveau individuel et groupal, tout en préservant la variabilité naturelle entre les sujets. La plupart des méthodes existantes, comme la maximisation de la modularité, ignorent cette variabilité et supposent une structure communautaire unique pour tous les individus.
Pour valider leur approche, les chercheurs ont d'abord créé un modèle génératif synthétique avec une structure communautaire connue. La méthode bayésienne a retrouvé les affectations communautaires correctes avec une grande cohérence. Ensuite, ils l'ont testée sur des données réelles d'IRMf de tâche de mémoire de travail provenant de 100 sujets sains non apparentés du Human Connectome Project (HCP), en comparant la reproductibilité split-half. La nouvelle méthode a surpassé les modèles de modularité multicouche couramment utilisés en termes de précision et de fiabilité.
Pourquoi c'est important
Comprendre comment les réseaux cérébraux sont organisés en communautés est essentiel pour relier l'activité cérébrale à la cognition et au comportement. En tenant compte des différences individuelles, cette méthode pourrait conduire à des perspectives plus personnalisées sur les forces et faiblesses cognitives, et potentiellement aider à identifier des biomarqueurs pour des conditions neurologiques. Pour quiconque s'intéresse à sa propre fonction cognitive, cette recherche souligne que la structure du réseau cérébral n'est pas universelle.
Ce que vous pouvez faire
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- Participez à des exercices d'entraînement cérébral qui sollicitent la mémoire de travail, car ils peuvent aider à améliorer l'efficacité du réseau.
Source : arXiv q-bio.NC
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