DeepDisco istifadə edərək ikili lezyon maskalarından struktur beyin əlaqəsinin sürətli qiymətləndirilməsi

Beyin mərkəz yaralarının struktur əlaqəni necə pozduğunu xəritə etmək biliş, davranış və nevroloji nəticələri anlamaq üçün əsasdır. Bununla birlikdə, ənənəvi difüzional traktografi boru kəmərləri hesablama intensivdir, ixtisaslaşdırılmış məlumat və təcrübə tələb edir və bir çox tədqiqat və klinik tətbiqlər üçün əlçatmaz olaraq qalır. Burada DeepDisco-nu təqdim edirik, əvvəlcədən yaradılmış Deep-Disconnectome çərçivəsinin uzantısı. Beyin bağlantı kəsilmə xəritələrinin birbaşa ikili lezyon və ya region maskalarından sürətli qiymətləndirilməsi üçün açıq mənbəli, platformanı keçən dərin öyrənmə vasitəsi təqdim edirik. 3D U-Net memarlığına əsaslanan və böyük miqyasda simulyasiyalı konektom məlumatlarına əsaslanan DeepDisco, hər zərər üçün bir saniyədən az müddətdə əsas lif sistemlərində vokselli birləşməni proqnozlaşdırır. Bütün beyin s bağlanmamış lifləri, o cümlədən üç lif kateqoriyası daxilində xüsusi bağlanışlar çıxarmaq üçün nəzərdə tutulmuşdur: assosiasiya, komissural və proqnoz lifləri. Konvensional olaraq əldə edilmiş diskonektomlara qarşı miqdarlı təsdiqlənmə güclü bütün beynin yenidən qurulması performansını göstərdi. Fiber sinif-specific yenidənqurmalar daha aşağı dəqiq voxelwise əlaqələr göstərdi, lakin struktur oxşarlıq indeksləri ilə daha geniş məkan təşkilatı qorunub, assosiasiya, komissural və proyeksiya lif xəritələrində 0.780 ilə 0.829 arasında dəyişir. Aşağı axın davranış proqnozunda, DeepDisco-dan alınan ətirlər, domenlər və yarımkürələrdə dəyişən proqnozlaşdırma nəticələrini nümunədən kənarda göstərdi və motor hesab proqnozlaşdırması üçün 0,641-ə qədər nümunədən kənarda R2 dəyərlərinə çatdı. Xüsusilə, lif sinifinin xüsusi bağlantı kəsilmələri daxil olmaqla, motor nəticələrin proqnozlaşdırılmasını yaxşılaşdıraraq domendən asılı faydalar təmin etdi, halbuki bütün beyin təmsilçiləri kognitiv funksiyalar üçün təsirli qaldı. Sürətinə baxmayaraq, model standart aparatlarda genişmiqyaslı analizlərə imkan verən minimal hesablama izini (< 1 GB) qoruyub saxlayır. DeepDisco, buna görə də, traktorqrafiya əsaslı yanaşmalara təsdiqlənmiş, şərh edilə bilən və hesablama baxımından səmərəli alternativ təklif edir. Çox istiqamətli difüziya MRI və mürəkkəb əvvəlcədən emaldan asılılığı aradan qaldıraraq bu yanaşma struktur ayrılma xəritəsini böyük məlumat dəstlərinə və klinik araşdırmalara əlçatan edir və yüksək performanslı neyroimaging modelləri və praktiki istifadə qabiliyyəti arasındakı boşluğu aradan qaldırır.

Bu iş Avropa Tədqiqat Şurasının (ERC) "Horizont 2020" tədqiqat və innovasiya proqramı ilə dəstəklənmişdir. 818521 (M.T.d.S., DISCONNECTOME); Bordeaux Universitetinin IdEx RRI proqramı IMPACT, (Bir əməkdaş tərcümə proqramı daxilində dəqiq tibbiyyət üçün şəkillər) və IHU (Instituts Hospitalo-Universitaires) Precision & Global Vascular Brain Health Institute VBHI, ANR-23-IAHU-000, Fransa 2030 proqramından maliyyə dəstəyi aldı.

Thomas Tourdias və Michel Thiebaut de Schotten bu işə eyni dərəcədə töhfə veriblər.

Kompüterli Beyin Anatomiyası (CoBrA) Laboratoriyası, McGill Universiteti, Montreal, Kanada

Douglas Mental Health Universitetinin Monreal, Kanada İnstitutu

Groupe d'Imagerie Neurofonctionnelle, Institut des Maladies Neurodégénératives-UMR 5293, Centre national de la recherche scientifique (CNRS), CEA, Bordeaux Universiteti, Bordeaux, Fransa