[논문 리뷰] Parameterizable Consensus Connectomes from the Human Connectome Project: The Budapest Reference Connectome Server v3.0

Balázs Szalkai, Csaba Kerepesi외 2명|Repository of the Academy's Library (Library of the Hungarian Academy of Sciences)|2016. 02. 15.

Functional Brain Connectivity Studies참고 문헌 4인용 수 4

한 줄 요약

Budapest Reference Connectome Server v3.0은 Human Connectome Project의 477명의 피험자에서 유도된 확산 MRI 데이터로부터 파arameterizable 일치 연결망을 생성하며, 최소 k명의 피험자(기본값 k=209)에서 발견된 간선을 식별합니다. 성별, 간선 신뢰도, 무게 임계값, 트랙그래피 파aram터를 기반으로 사용자 정의 가능한 필터링을 지원하며, 신경영상 연구 및 오류 보정을 위한 견고한, 다운로드 가능한 그래프를 CSV 및 GraphML 형식으로 제공합니다.

ABSTRACT

Connections of the living human brain, on a macroscopic scale, can be mapped by a diffusion MR imaging based workflow. Since the same anatomic regions can be corresponded between distinct brains, one can compare the presence or the absence of the edges, connecting the very same two anatomic regions, among multiple cortices. Previously, we have constructed the consensus braingraphs on 1015 vertices first in five, then in 96 subjects in the Budapest Reference Connectome Server v1.0 and v2.0, respectively. Here we report the construction of the version 3.0 of the server, generating the common edges of the connectomes of variously parameterizable subsets of the 1015-vertex connectomes of 477 subjects of the Human Connectome Project's 500-subject release. The consensus connectomes are downloadable in csv and GraphML formats, and they are also visualized on the server's page. The consensus connectomes of the server can be considered as the "average, healthy" human connectome since all of their connections are present in at least $k$ subjects, where the default value of $k=209$, but it can also be modified freely at the web server. The webserver is available at \url{http://connectome.pitgroup.org}.

연구 동기 및 목표

• 건강한 피험자들 간에 자주 나타나는 연결을 반영하는 표준화된 기준 인간 연결망을 제공하기 위해.
• 연구자가 사용자 정의 가능한 피험자 수(k) 기반으로 간선 존재 여부를 필터링하여 일치 연결망을 생성할 수 있도록 하기 위해.
• 여러 피험자 간에 일관되게 나타나는 연결을 식별함으로써 개별 연결망의 오류 보정을 지원하기 위해.
• 다양한 형식으로 일치 그래프를 상호작용적으로 시각화하고 프로그래밍 방식으로 다운로드할 수 있는 웹 기반 플랫폼을 제공하기 위해.
• 파라미터화되고 확장 가능한 기준 연결망을 제공함으로써 뇌 네트워크 분석의 재현성과 비교 가능성을 향상시키기 위해.

제안 방법

• 각 피험자당 20만, 200만, 1000만 개의 섬유를 사용한 결정론적 스트림라인 트랙그래피를 활용한 1015정점 연결망 구축.
• 각 간선이 나타나는 피험자 비율을 간선 신뢰도로 계산.
• 사용자 정의 임계값 적용: 최소 간선 신뢰도(1–100%), 최소 간선 무게(평균 또는 중앙값), 무게 함수(섬유 수, 길이, FA 또는 전기 연결성).
• 최소 k명의 피험자에서 발견된 간선으로 일치 간선 선택, k는 사용자 설정 가능(기본값 k=209).
• 사전 계산된 간선 무게 및 신뢰도를 웹 서버에 통합하여 실시간 그래프 생성 지원.
• 변경된 WebGL 뇌 뷰어를 통한 시각화로 회전, 확대, 해부학적 이름이 포함된 노드 레이블링 가능.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 다수의 건강한 피험자에서 나타나는 연결을 반영하는 일치 인간 연결망의 구조는 어떻게 되는가?
• RQ2 간선 포함을 위한 최소 피험자 수(k)를 변화시킬 경우 일치 연결망의 위상 구조와 견고성은 어떻게 영향을 받는가?
• RQ3 일치 연결망을 사용하여 개인 피험자의 연결망에서 허위 연결을 얼마나 잘 보정할 수 있는가?
• RQ4 다양한 간선 무게 함수(예: 섬유 수, 분획적 이방성)가 일치 간선 선택에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ5 성별 기반의 피험자 필터링을 통해 건강한 인간 뇌의 구조적 연결 패턴에서의 차이를 밝힐 수 있는가?

주요 결과

• Budapest Reference Connectome Server v3.0은 Human Connectome Project의 500명 피험자 릴리스에서 477명의 피험자 데이터로부터 일치 연결망을 생성합니다.
• 기본 일치 그래프인 'Budapest Reference Connectome v3.0'은 파라미터 조정 없이 직접 다운로드 가능합니다.
• 사용자는 k(간선 포함을 위한 최소 피험자 수), 간선 신뢰도 임계값(1–100%), 간선 무게 임계값을 설정하여 일치 그래프를 사용자 정의할 수 있습니다.
• 서버는 트랙그래피 섬유 발사 수 3가지(20만, 200만, 1000만)를 지원하며, 결과는 이 파라미터에 따라 달라집니다.
• 간선 무게는 섬유 수, 섬유 길이, 분획적 이방성 또는 전기 연결성을 사용한 4가지 함수로 계산되며, 중앙값 또는 평균 집계 방식을 적용합니다.
• 웹 인터페이스를 통해 일치 그래프의 상호작용 가능한 3차원 시각화가 가능하며, 노드 레이블과 공간 클러스터링을 통해 명확성을 높였고, CSV 및 GraphML 형식으로 내보내기 기능을 지원합니다.