Новий ієрархічний байєсівський метод здатен виявляти структуру спільнот функціональних мозкових мереж точніше та надійніше, ніж традиційні підходи, згідно з дослідженням, опублікованим у IEEE Transactions on Medical Imaging науковцями з Університету Монаша та інших установ.
Дослідження
Під керівництвом Лінгбіна Бяня команда розробила метод виявлення багатошарових спільнот на основі байєсівської моделі латентних блоків (LBM). Метод оцінює кількість спільнот та їх членство у зважених функціональних мережах як на індивідуальному, так і на груповому рівнях, зберігаючи природну варіабельність між суб'єктами. Більшість існуючих методів, як-от максимізація модулярності, ігнорують цю варіабельність і припускають єдину структуру спільнот для всіх індивідів.
Щоб перевірити свій підхід, дослідники спочатку створили синтетичну генеративну модель з відомою структурою спільнот. Байєсівський метод відновив правильне призначення спільнот з високою узгодженістю. Потім вони протестували його на реальних даних фМРТ завдання на робочу пам'ять від 100 не пов'язаних між собою здорових суб'єктів з проекту Human Connectome Project (HCP), порівнюючи відтворюваність за методом розщеплення вибірки. Новий метод перевершив широко використовувані багатошарові моделі модулярності як за точністю, так і за надійністю.
Чому це важливо
Розуміння того, як мозкові мережі організовані у спільноти, є ключем до зв'язку мозкової активності з когніцією та поведінкою. Враховуючи індивідуальні відмінності, цей метод може призвести до більш персоналізованих висновків про когнітивні сильні та слабкі сторони, а також потенційно допомогти визначити біомаркери неврологічних захворювань. Для тих, хто цікавиться власною когнітивною функцією, це дослідження підкреслює, що структура мозкових мереж не є універсальною.
Що ви можете зробити
- Якщо вам цікаві власні когнітивні патерни, спробуйте пройти безкоштовний, науково обґрунтований IQ-тест, щоб отримати базові показники.
- Задійте вправи для тренування мозку, які викликають робочу пам'ять, оскільки вони можуть допомогти покращити ефективність мережі.
Джерело: arXiv q-bio.NC
Цікавитеся власним мозком? Пройдіть наш безкоштовний адаптивний IQ-тест або спробуйте 306 рівнів тренування мозку.
