핵심 개념
뇌 백질 연결의 형태적 특징 분석은 인지 능력 예측에 중요한 정보를 제공하며, 기존의 미세구조 및 연결성 정보만큼 효과적이다.
본 연구 논문은 확산 자기 공명 영상(dMRI)을 활용한 뇌 백질 연결 형태 분석을 통해 개인의 인지 능력을 예측하는 방법을 제시합니다. 기존 연구에서는 주로 미세구조 및 연결성 정보를 사용했지만, 본 연구에서는 뇌 연결 형태가 인지 능력과의 관련성을 보이며 예측에 유용한 정보를 제공함을 보여줍니다.
본 연구에서는 HCP-YA 데이터셋에서 1,065명의 건강한 젊은 성인의 뇌 영상 데이터를 사용했습니다. 먼저, 개인별 dMRI 데이터를 기반으로 953개의 섬유 클러스터로 구성된 뇌 백질 연결 지도를 생성했습니다. 각 섬유 클러스터에 대해 형태(12가지 특징), 미세구조(FA, MD), 연결성(NoS) 등 총 15가지 특징을 추출했습니다. 이후 1D-CNN 및 LASSO 머신러닝 모델을 사용하여 7가지 NIH Toolbox 인지 능력 평가 점수를 예측하는 210개의 모델을 5겹 교차 검증 방식으로 학습했습니다. 마지막으로 SHAP(SHapley Additive exPlanations) 기법을 활용하여 각 섬유 클러스터의 예측 기여도를 분석했습니다.