Integracja wielu metod MRI poprawia przewidywanie zdolności poznawczych

Integracja wielu metod MRI poprawia przewidywanie zdolności poznawczych

Przewidywanie zdolności poznawczych na podstawie obrazowania mózgu od dawna jest głównym celem neuronauki poznawczej. Chociaż uczenie maszynowe nieznacznie poprawiło przewidywania na podstawie danych MRI mózgu, większość badań opiera się na pojedynczej metodzie MRI. Narun Pat i współpracownicy zintegrowali wiele metod MRI za pomocą techniki zwanej układaniem.

Metoda łączy strukturalne MRI (np. grubość kory mózgowej), stan spoczynku i łączność funkcjonalną opartą na zadaniach, a także kontrasty zależne od poziomu tlenu we krwi wywołane zadaniami (BOLD), aby stworzyć solidniejszy neuronowy marker funkcji poznawczych. Autorzy przeanalizowali dane 2131 uczestników w wieku od 22 do 100 lat z trzech dużych zbiorów danych MRI w Stanach Zjednoczonych i Nowej Zelandii. Łączenie trzech zestawów danych w sposób konsekwentny i znacząco poprawiło przewidywania wyników testów poznawczych zebranych za pomocą skanera. Aby ocenić, czy układanie w stosy może uchwycić stabilne cechy poznawcze, autorzy zastosowali tę metodę w wielodyscyplinarnym badaniu zdrowia i rozwoju Dunedin. Wykorzystując obrazowanie mózgu w wieku 45 lat, model przewidział wyniki funkcji poznawczych w dzieciństwie (w wieku 7, 9 i 11 lat) z korelacją na poziomie 0,52, co oznacza znaczny poziom dokładności przewidywania. Układanie w stosy również stanęło przed poważnym wyzwaniem w modelach opartych na MRI: niezawodność testu-powtórzenia — stabilność poszczególnych rankingów w czasie. Poprawiona spójność sugeruje, że układanie w stosy pozwala danym MRI uchwycić bardziej trwałe indywidualne różnice w zdolnościach poznawczych niż modele z pojedynczą modalnością MRI.

Na koniec badacze ocenili możliwość uogólnienia zestawiania, ucząc na jednym zestawie danych i testując na oddzielnym, niezależnym zestawie danych. Ze względu na różnice w protokołach zadań autorzy nie byli w stanie uwzględnić kilku ważnych metod MRI. Niemniej jednak model osiągnął korelację Pearsona na poziomie 0,25. Chociaż było to niższe niż wyniki w zestawie danych, korelacja nadal wykazywała znaczący stopień stosowalności między próbami. Według autorów badanie ustanawia cenny punkt odniesienia dla tego, jak układanie w stosy może wzmocnić wykorzystanie rezonansu magnetycznego mózgu jako wiarygodnego i solidnego neuronowego markera funkcji poznawczych.

Źródła: