Parkinson xəstəliyində funksional əlaqəlilik dəyişikliklərinin tezlik‑əsaslı təhlili üçün izah edilə bilən EEG konnektom çərçivəsi

Parkinson xəstəliyi (PD) dopaminerji nevronların dejenerasiyası ilə xarakterizə olunan bir neurodegenerativ xəstəlikdir və müxtəlif motor və qeyri-motor simptomlara səbəb olur. Beyin funksional əlaqəsinin təhlil edilməsi PD-ni anlamaq üçün vacibdir, elektroencefalografiya (EEG) bu məqsəd üçün dəyərli, invaziv olmayan bir vasitə kimi xidmət edir. Mümkün süni intellekt (XAI) ilə mürəkkəb şəbəkə analizini inteqrasiyası birləşdirmək, PD-dən təsirlənən beynin sinir mexanizmlərinə daha dərin məlumatlar verir. Şəxsi konektom analizi, beynin şəbəkələrində fərdi dəyişiklikləri nəzərə alaraq, xəstəliklə əlaqəli xüsusi nümunələrin müəyyənləşdirilməsini təmin edərək, daha dəqiq diaqnoz və müalicəyə imkan verir. Bu tədqiqat 31 nəfərdən olan elektroencefalografik siqnalları təhlil edərək mürəkkəb şəbəkələr yaratdı. Tədqiqatımızda EEG siqnalının spektral məzmununu müxtəlif frekans alt bantlarına parçaladıq və hər bir alt bant üçün bir konektom yaratdıq. Dərəc və mərkəzlilik ölçüləri kimi əsas şəbəkə xüsusiyyətləri XGBoost təsnifatı üçün alqoritməsinə çıxarılıb və izah edilə bilən süni intellekt (XAI) modellərində istifadə edildi. Bu modellər EEG məlumatlarının analizi üçün strukturlaşdırılmış və təşkil olunmuş bir çərçivə təklif edir ki, bu da müxtəlif tezlik bantlarında yerləşən məlumatların tam istifadəsinə imkan verir. Ümumi model AUC-ni \(0.85\pm 0.03\), dəqiqliyi \(0.84\pm 0.07\) və dəqiqliyi \(0.80\pm 0.05\) əldə etdi. Beş EEG ritmlərinin hər biri ayrı-ayrı təhlil edildi, theta bant bağlantı növü ən yaxşı performans göstərdi (AUC \(0.82\pm 0.03\), dəqiqlik \(0.76\pm 0.04\), dəqiqlik \(0.75\pm 0.03\)). Bütün EEG ritmi bağlamını nəzərə alaraq, çox bağlama da analiz edilmişdir. AUC olaraq \(0.72\pm 0.04\), dəqiqlik olaraq \(0.67\pm 0.06\) və dəqiqlik hesabı olaraq \(0.68\pm 0.07\) əldə edilmişdir. SHAP alqoritmi xüsusiyyətlərin töhfələrini qiymətləndirmək üçün istifadə edilmişdir. Bu inteqrasiya vasitəsilə model beyn fəaliyyətində həm də band-specific, multi-band və qlobal nümunələri əhatə etməyə çalışır, son proqnozların dəqiqliyini və şərh qabiliyyətini artırır. Bu tədqiqat beyin bağlantısı və Parkinson xəstəliyinin iştirak etdiyi sinir mexanizmləri haqqında yeni perspektivlər təklif edir. O, müxtəlif tezlik bantlarında EEG bağlantı analizinin əhəmiyyətini və XAI modellərinin Parkinson xəstəliyinin əsasında olan mexanizmləri vurğuladıraq, sinir bağlarının daha geniş başa düşülməsində vacib rol oynadığını vurğulayır. Bizim töhfələrimiz arasında tezlik xüsusi bir connectome modelinin istifadəsi, bir çox mürəkkəb şəbəkə xüsusiyyətlərinin XGBoost təsnifatçısı ilə inteqrasiyası və PD ilə əlaqəli beyin bağlantı dəyişikliklərinin şərh edilə bilən, fərdi təhlilinə imkan verən SHAP əsaslı XAI tətbiqi daxildir.

Müəlliflər ReCaS-Bari-yə hesablama imkanları üçün təşəkkür edirlər.

Bu tədqiqat İtaliya Səhiyyə Nazirliyi, TELE-NEURART layihəsi, PSC Ministero Salute-FSC 2014-2020-Traiettoria 2 E-Sağlamlıq, diaqnozoloji inkişaf, tibbi cihazlar və mini invazivitetlər-Linea di Azione 2.1 Creazione di una rete nazionale per le malattie ad alto impattoCUP I53C22001040008 tərəfindən maliyyələşdirilmişdir. Bu, qismən də dəstəklənib: Nüvə Fizikası Milli İnstitutu (INFN), AIM_MIA (Medicində Süni Zəkan: çox giriş analizi üzərində diqqət) tədqiqat layihəsi (INFN-CSN5). Bu tədqiqat həmçinin PN RIC 20212027 D.D 307/2025 çağırışı, 1.1.2-ci tədbir, Başlıq layihəsi Omics and Medicine for New Intelligent Applications THE-dən Biomedical Research and Innovation to Develop Growth and Excellence in the South MI 0002309 - Project ID QIIR112_00059, CUP B99H26000500007, Avropa İttifaqı Avropa Regional İnkişaf Fondundan (ERDF/FESR) maliyyələşdirilmişdir.

Bu müəlliflər bu işə eyni dərəcədə töhfə veriblər: Donato Romano və Mişele Magarelli.

Istituto Nazionale di Fisica Nucleare, Sezione di Bari, Bari, İtaliya

Donato Romano, Pierfrancesco Novielli, Federica Cuna, Domenico Diacono, Alfonso Monako, Nicola Amoroso, Roberto Bellotti və Sabina Tangaro