260 likes | 404 Views
Bakalárska práca:. H ľadanie funkčných sieti v mozgu. Školiteľ: doc. RNDr. Mária Markošová, PhD. Študent: Ján Durkaj. Zadanie:. H ľadanie funkčných sieti v mozgu.
E N D
Bakalárska práca: Hľadanie funkčných sieti v mozgu Školiteľ: doc. RNDr. Mária Markošová, PhD. Študent: Ján Durkaj
Zadanie: Hľadanie funkčných sieti v mozgu Spracovať namerané dáta(Janata et al), ktoré sú výstupom fMRI merania aktivity mozgu počas vykonávania kognitívnej úlohy. Vytvoriť z nich siete, skúmať a porovnávať ich. Ukázať, že aktivita v mozgu nie je náhodnej štruktúry, ale ako aj iné systémy v prírode ma štruktúru small-world a bezškálových sieti.
(funkčná magnetická rezonancia) • Čo to je fMRI ? • BOLD fMRI • priebeh experiemntu fMRI 3 mm Voxel 3 mm 6 mm
Sociálne siete • Siete komunikácií (cesty, železnice) • World Wide Web • Neurónové siete Skutočné siete Tieto siete majú vlastnosti scale-free, small-world a dynamických (rastúcich) sieti
Siete ako grafy • Bezškálové siete (scale-free) • Siete malého sveta (small-world) • Funkčne siete mozgu (BA model a preferential attachment) (Watts-Strogatz model)
(BA model a preferential attachment) • Power-Law distribution P(k)~ k ^ (-y) • Výskyt „hubov“ • Veľa slabo prepojených vrcholov • Čiastočne hierarchické • Štruktúra sa často vyskytuje v prírode • Ako vznikajú ? Bezškálové siete
(Watts-Strogatz model) Siete malého sveta • Nízka separácia uzlov • Vysoký koeficient zhlukovania => výskyt klík • Podobnosť so sociálnymi sieťami Klasterizačný koeficient
Mriežková sieť Sieť malého sveta Náhodná sieť = pravdepodobnosť prelinkovania hrany
(ako model Ad hoc siete) Funkčné siete mozgu • Čo sú Ad hoc siete ? • Extrahovanie sieti z dát fMRI meraní • Lineárny korelačný koeficient r(i,j)
Popis poskytnutých dát • Dáta boli predmetom výskumu Janata et al. • Testovaných bolo 12 subjektov • Jeden test pozostával z 6 behov • Jeden beh = Rest, Cue, Task • Test bol zameraný na sústredene počúvanie hudby
Implementovať program • Určiť vhodný korelačný prah a hraničné hodnoty • Zvoliť metódy extrahovania sieti • Extrahovať siete • Analyzovať siete (Network Workbench a GNUplot) Postup výskumu
Určovanie korelačného prahu • Zvolili sme náhodný subjekt • Extrahovali sme s rôznymi hodnotami Rc • Analyzovali sme siete
Určovanie hraničných hodnôt • Implementoval som aplikáciu na spracovanie dát • Vytvoril grafy • Určil som hraničné hodnoty
Extrahovanie a analýza sieti • Porovnávanie sieti • Hľadanie spojitosti • Extrahovali sme zo spriemerovaných dát
Zhrnutie • Všetky extrahované siete sú siete malého sveta • Siete vykazujú určitú lineárnosť, no nezaradil by som ich medzi bezškálové • Dôvody nenaplnenia očakávaní • Odporúčania