[논문 리뷰] Mapping Correlations of Psychological and Connectomical Properties of the Dataset of the Human Connectome Project with the Maximum Spanning Tree Method

Balázs Szalkai, Bálint Varga외 1명|arXiv (Cornell University)|2016. 02. 09.

Functional Brain Connectivity Studies참고 문헌 11인용 수 3

한 줄 요약

이 연구는 인간 연결도 프로젝트의 500명 기반 데이터셋에서 유도된 717개의 심리적, 해부학적, 연결망 성질에 대해 최대 스패닝 트리 분석을 적용하여 피어슨 및 스피어만 순위 상관관계를 사용해 중복되지 않은 유의미한 관계를 규명한다. 비선형 상관관계와 선형 상관관계 간의 구조적 차이를 드러내며, 그로 인해 그림 어휘 점수는 비선형 방식으로 인지 성능과 중심적으로 연결되어 있음을 시사한다. 특히 도박 행동과 편도체 연결 수 사이의 새로운 상관관계를 발견하였다.

ABSTRACT

We analyzed correlations between more than 700 psychological-, anatomical- and connectome--properties, originated from the Human Connectome Project's (HCP) 500-subject dataset. Apart from numerous natural correlations, which describe parameters computable or approximable from one another, we have discovered numerous significant correlations in the dataset, never described before. We also have found correlations described very recently independently from the HCP-dataset: e.g., between gambling behavior and the number of the connections leaving the insula.

연구 동기 및 목표

• 인간 연결도 프로젝트의 500명 기반 데이터셋에서 유도된 717개의 이질적인 심리적, 해부학적, 연결망 성질 간에 유의미하고 중복되지 않은 상관관계를 규명하는 것.
• 피어슨 상관계수 기반과 스피어만 순위 상관계수 기반으로 구축한 최대 무게 스패닝 트리의 구조를 비교하여 탐지된 관계의 차이를 평가하는 것.
• 뇌 네트워크 성질과 심리적 또는 행동적 특성 간에 이전에 보고되지 않은 새로운 상관관계를 밝혀내는 것.
• 특히 비선형 상관관계를 탐지하는 데서 중요한 비선형 상관관계 기반 그래프 모델의 강건성과 해석 가능성에 대해 복잡한 신경인지 데이터에서 평가하는 것.
• 향후 연구 및 검증을 위해 계산된 뇌 그래프와 상관관계 트리를 공개 제공하는 것.

제안 방법

• HCP의 500명 기반 데이터셋에서 유도된 심리적 테스트 점수, 뇌 ROI 부피, 그래프 이론적 연결망 지표를 포함한 717개 속성 간의 쌍별 피어슨 상관계수와 스피어만 순위 상관계수를 계산하였다.
• 절대 피어슨 상관계수 값(기본 스패닝 트리)과 절대 스피어만 순위 상관계수 값(순위 스패닝 트리)을 사용하여 두 개의 최대 무게 스패닝 트리를 구축하였으며, 사이클이 없고 연결된 그래프로서 총 간선 무게가 최대가 되도록 하였다.
• 직접 계산 가능한 속성 간의 간선(예: 동일 ROI의 부피와 상대 부피) 또는 유사도가 높은 속성 간의 간선(예: 조정되지 않은 점수와 연령 조정된 점수)을 제거하여 중복을 줄였다.
• 각 스패닝 트리에서 고유한 간선을 식별하여 선형(피어슨)과 비선형(스피어만) 상관관계 모델 간의 구조적 차이를 비교하였다.
• 특히 높은 p-값(예: p ≈ 72)을 가진 간선를 스팸일 가능성이 높다고 표시하기 위해 보정된 p-값을 사용하여 통계적 유의성을 평가하였다.
• 두 트리 간의 차이를 시각화하고 분석하여 비선형 관계를 추론하였으며, 특히 그림 어휘 점수가 인지 네트워크에서 중심적인 역할을 한다는 점을 규명하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 HCP 500명 기반 데이터셋에서 이전에 보고되지 않은 새로운 유의미한 상관관계는 어떤 것이 있으며, 심리적, 해부학적, 연결망 성질 간에 존재하는가?
• RQ2 피어슨 상관계수 기반과 스피어만 순위 상관계수 기반의 최대 스패닝 트리 간의 구조적 차이는 무엇이며, 이러한 차이는 신경인지 데이터의 관계 성격을 어떻게 드러내는가?
• RQ3 비선형(순위 기반) 상관관계는 선형(피어슨) 상관관계가 포착하지 못한 관계를 어느 정도 드러내는가? 특히 인지 및 행동 특성에서 그러한 관계는 어떻게 되는가?
• RQ4 어떤 예상되는 자연적 상관관계(예: 뇌 부피와 상대 부피 간의 관계)가 순위 스패닝 트리에서 사라지는 이유는 무엇이며, 이는 데이터 구조나 조정 방법에 대해 어떤 시사점을 제공하는가?
• RQ5 순위 트리에서 연령과 연령 조정된 후각 인식 테스트 점수 간의 예상치 못한 상관관계(예: p ≈ 6%)는 연령 조정의 문제나 테스트 성능의 세대 차이에 대한 징후가 되는가?

주요 결과

• 기본 스패닝 트리와 순위 스패닝 트리 간에 86.3%의 간선이 공통으로 존재하여 선형과 비선형 상관관계 구조 간의 강력한 일관성을 나타낸다.
• 각 트리에서 고유한 간선 비율이 13.7%로, 순위 트리가 특별한 연결을 드러내었는데, 예를 들어 NIH 도구 어휘 테스트가 fMRI 하위점수 대신 그림 어휘 점수와 연결되어 있다는 점에서 비선형 의존성이 있음을 시사한다.
• 도박 행동과 편도체에서 나가는 연결 수 사이에 새로운 상관관계를 발견하였으며, 최근 독립된 연구 결과와 일치한다.
• 오른쪽 측부 뇌실 부피와 펜 감정 인식 테스트에서 올바른 행복 감정 식별 수 간의 간선는 보정된 p-값이 약 72로, 우연에 의해 발생했을 가능성이 높음을 시사한다.
• 예상되는 자연적 상관관계(예: 전두부 대뇌동맥 부위 부피와 그래프 매개변수(합계, 최소 컷))가 순위 스패닝 트리에 존재하지 않아, 비선형 관계가 기대되는 선형 연결을 가리킬 수 있음을 시사한다.
• 순위 트리에서 연령과 연령 조정된 후각 인식 테스트 점수 간의 예상치 못한 연결(예: p ≈ 6%)은 연령 조정의 문제나 테스트 성능의 세대적 차이가 있을 가능성을 시사한다.