Med Image Anal：新工具！支持比较建立在不同大脑图谱上的功能连接-杭州脑海科技有限公司

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绘制大脑不同区域之间的连接可以帮助科学家更好地理解大脑与行为的关系，人与人之间大脑的差异，以及疾病对大脑的影响。这些地图被称为连接组，由叠加在图谱上的影像数据组成，图谱定义了不同大脑区域的位置和边界。但是有许多不同版本的大脑图谱，建立在一个图谱上的连接组不能直接与建立在另一个图谱上的连接组进行比较。

2023年6月8日，耶鲁大学的Javid Dadashkarimi及其研究团队在Medical Image Analysis（IF=13.828）上发表了题为“Cross Atlas Remapping via Optimal Transport (CAROT): Creating connectomes for different atlases when raw data is not available”的文章，研究人员开发了一种新的方法，被称为通过最优传输的交叉图谱重映射(Cross Atlas Remapping via Optimal Transport, CAROT)，可以将建立在一个图谱上的连接组转换为基于另一个图谱的连接组，使研究人员能够比较来自不同研究的连接组。

大脑图谱将大脑划分为不同的区域，但它们的方式并不一致，区域的大小、形状和数量各不相同。研究人员认为这限制了连接组的使用，以前，唯一的解决方案是使用不同的图谱重新处理原始数据，这需要时间。通过使用CAROT，研究人员们可以从一个图谱中构建一个连接体，并将其重新配置以符合另一个图谱，而无需重新处理数据。

CAROT使用最优运输理论来确定如何最好地重新分配数据。例如，如果一个连接组是基于一个将大脑划分为200个区域的图谱，那么CAROT基本上可以在不从根本上改变连接组本身的情况下，在一个包含300个大脑区域的图谱中重新映射数据。

CAROT原理图

该项研究中，研究人员首先基于相同的功能磁共振成像（fMRI）数据在六个不同的图谱上构建连接组，然后在其他五个图谱上重建每个连接组。例如，在图谱A上构建的连接组在图谱B、C、D、E和F上进行了重建。研究发现，重建后的连接组与原始连接组相似。例如，从图谱A转换到图谱B的连接组与直接建立在图谱B上的连接组相当。

此外，研究人员表示，当将重建的连接组应用于神经科学分析时，比如使用连接组来预测智商，重建的连接组表现得和原始连接组一样好，从而对大脑功能可以产生类似的见解。

重建的连接组与原始连接组的老化结果相似

研究表明，CAROT可以在不同大脑图谱上重建连接组，而不改变连接组的组成，也不需要原始数据，从本质上说，这意味着研究人员可以利用已有的数据做更多的事情，更好地了解所有这些数据可以共同告诉人们关于大脑的信息。

研究人员已经将CAROT提供给其他科学家，目前只能应用于基于fMRI数据的脑连接组。然而，研究人员们希望能够在未来将CAROT的应用扩展到其他类型的基于大脑的数据，例如脑电图等。

参考文献

Dadashkarimi, J., Karbasi, A., Liang, Q., Rosenblatt, M., Noble, S., Foster, M., Rodriguez, R., Adkinson, B., Ye, J., Sun, H., Camp, C., Farruggia, M., Tejavibulya, L., Dai, W., Jiang, R., Pollatou, A., & Scheinost, D. (2023). Cross Atlas Remapping via Optimal Transport (CAROT): Creating connectomes for different atlases when raw data is not available.Medical image analysis, 88, 102864. Advance online publication. https://doi.org/10.1016/j.media.2023.102864

资讯来源

https://medicalxpress.com/news/2023-07-tool-brain-built-atlases.html

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