Core Concepts
성별에 따른 뇌 기능 네트워크의 측면화 차이를 그룹 특정 판별 분석을 통해 효과적으로 포착하였으며, 이는 남성과 여성 간 측면화 강도의 차이와 뇌엽 간 상호작용 패턴의 차이로 나타났다.
Abstract
이 연구는 성별에 따른 뇌 기능 네트워크의 측면화 차이를 효과적으로 모델링하기 위해 이중 분류 문제 접근법을 제안하였다. 첫 번째 단계에서는 좌뇌와 우뇌의 기능 네트워크 차이를 학습하는 그룹 특정 판별 분석(GSDA) 알고리즘을 개발하였다. 두 번째 단계에서는 표준 로지스틱 회귀 모델을 사용하여 남성과 여성 특정 모델을 구분하였다.
실험 결과, GSDA 모델은 기존 방법보다 성별 특정성이 높은 것으로 나타났다. 성별 특정 모델 분석을 통해 다음과 같은 주요 발견사항을 확인하였다:
약 절반의 성별 특정 측면화 연결은 남녀 간에 공유되며, 차이는 측면화 강도에 있다.
남성 뇌 네트워크에서는 뇌엽 간 양의 상호작용이 좌측 우세, 여성 뇌 네트워크에서는 뇌엽 내 양의 상호작용이 우측 우세하다.
이러한 결과는 성별에 따른 인지 능력 차이를 설명할 수 있는 신경생물학적 기반을 제공한다. 제안된 GSDA 프레임워크는 성별 외에도 다양한 그룹 요인(예: 손잡이, 질병)에 적용할 수 있어 일반화 가능성이 높다.
Stats
남성 뇌 네트워크에서 뇌엽 간 양의 상호작용이 좌측 우세하다: -0.1140, -0.1082, -0.0891, -0.0871, -0.0829
여성 뇌 네트워크에서 뇌엽 내 양의 상호작용이 우측 우세하다: 0.0787, 0.0778, 0.0796, 0.0828, 0.0869, 0.0893, 0.0962, 0.0976