Structural brain connectome embedding for Alzheimer`sdisease

Abstract

Nörodejeneratif hastalıklar beyin bağlantılarını değiştirir. Alzheimer hastalığı, nörodejeneratif hastalıklar arasında en yaygınıdır. Alzherimer'ı anlamak için yapılan çalışmalara rağmen, hastalığın karmaşık yapısıyla ilgili hala keşfedilicek şeyler bulunuyor. Bu yapıyı anlamlandırmak için, beyin haritasından çıkarılan genel yapıyı yansıtan özellikler yaygın bir şekilde kullanıldı. Bu özelliklerin düşük özgüllüğe sahip olmasından dolayı, son zamanlarda beyindeki belirli yapılar gizil bir işaretleyici olarak kullanılmaya başlandı. Bu tezde, bu yapıları göstermesi için Deepwalk'tan esinlenen yeni bir model sunuluyor. Bu model her bir kişisel beyin haritalarını eşsiz bir çizge olarak sayar ve rastgele yürüşlerleri sinir ağıyla birlikte kullanarak her bir beyin hartasi için düğümsel gömüler öğrenir. Öğrenilen düğümsel gömüler yerel bağlantıların gizli gösterimleri olarak kullanılır ve bu gömülerin ayırıcı gücü SVM temelli birini dışarı bırak deneyleriyle hesaplanır. Bu deneylerde AD-SCI / AD-MCI / MCI-SCI / AD-MCI-SCI sınıflandırma görevleriyle ilgili umut verici sonuçlar alındı. Sınıflandırma dışında, bu yerel bağlantıların gizli gösterimleri nöredejeneratif hastalıkların konumsal ve zamansal ilerleme sürecini tanımlamak için uygun bir uzayda bulunuyor olabilirler yani düğümsel gömülerden hastalığın ilerlemesini gözlemek için yararlanılabilir.

Neurodegenerative diseases are known to alter brain connectivity. Alzheimer's Disease (AD) is the most common one among these diseases. Although, many researches have been made to understand AD, there are still more to explore about the complicated nature of AD. To solve these mysteries, features extracted from connectomes are widely used. Following the poor specificity of global connectome features, more recently focus has been shifted towards substructures as potential biomarkers. A new model, inspired by the Deepwalk, is proposed to represent these substructures in this thesis. The model treats each individual connectome as a unique graph and learns nodal embeddings per connectome by means of a random walk and a neural network approach. The learned nodal embeddings are used as latent representations of local connectivity and their discriminative power is assessed in SVM based leave-one-out experiments over a cohort of 91 individuals. Promising results were obtained for AD-SCI / AD-MCI / MCI-SCI / AD-MCI-SCI classification tasks. Apart from classification, such latent representations of local connectivity may serve as an appropriate space to define the continuum of neurodegenerative disease progression temporally and spatially which means nodal embeddings can be utilized for monitoring disease progression