Decision-based data fusion of complementary features for the early diagnosis of Alzheimer\u27s disease

As the average life expectancy increases, particularly in developing countries, the prevalence of Alzheimer\u27s disease (AD), which is the most common form of dementia worldwide, has increased dramatically. As there is no cure to stop or reverse the effects of AD, the early diagnosis and detection is of utmost concern. Recent pharmacological advances have shown the ability to slow the progression of AD; however, the efficacy of these treatments is dependent on the ability to detect the disease at the earliest stage possible. Many patients are limited to small community clinics, by geographic and/or financial constraints. Making diagnosis possible at these clinics through an accurate, inexpensive, and noninvasive tool is of great interest. Many tools have been shown to be effective at the early diagnosis of AD. Three in particular are focused upon in this study: event-related potentials (ERPs) in electroencephalogram (EEG) recordings, magnetic resonance imaging (MRI), as well as positron emission tomography (PET). These biomarkers have been shown to contain diagnostically useful information regarding the development of AD in an individual. The combination of these biomarkers, if they provide complementary information, can boost overall diagnostic accuracy of an automated system. EEG data acquired from an auditory oddball paradigm, along with volumetric T2 weighted MRI data and PET imagery representative of metabolic glucose activity in the brain was collected from a cohort of 447 patients, along with other biomarkers and metrics relating to neurodegenerative disease. This study in particular focuses on AD versus control diagnostic ability from the cohort, in addition to AD severity analysis. An assortment of feature extraction methods were employed to extract diagnostically relevant information from raw data. EEG signals were decomposed into frequency bands of interest hrough the discrete wavelet transform (DWT). MRI images were reprocessed to provide volumetric representations of specific regions of interest in the cranium. The PET imagery was segmented into regions of interest representing glucose metabolic rates within the brain. Multi-layer perceptron neural networks were used as the base classifier for the augmented stacked generalization algorithm, creating three overall biomarker experts for AD diagnosis. The features extracted from each biomarker were used to train classifiers on various subsets of the cohort data; the decisions from these classifiers were then combined to achieve decision-based data fusion. This study found that EEG, MRI and PET data each hold complementary information for the diagnosis of AD. The use of all three in tandem provides greater diagnostic accuracy than using any single biomarker alone. The highest accuracy obtained through the EEG expert was 86.1 ±3.2%, with MRI and PET reaching 91.1 +3.2% and 91.2 ±3.9%, respectively. The maximum diagnostic accuracy of these systems averaged 95.0 ±3.1% when all three biomarkers were combined through the decision fusion algorithm described in this study. The severity analysis for AD showed similar results, with combination performance exceeding that of any biomarker expert alone

Investigation of dynamic functional connectivity in cerebral small vessel disease

Tese de mestrado integrado em Engenharia Biomédica e Biofísica (Biofísica Médica e Fisiologia de Sistemas), Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2020A doença dos pequenos vasos cerebrais ou Small Vessel Disease (SVD) é a principal causa de disfunção cognitiva em idosos e refere-se a um conjunto de processos patológicos e neurológicos que afetam os pequenos vasos do cérebro. As suas manifestações clínicas variam desde deficiências cognitivas, que podem levar a uma deterioração cognitiva progressiva e até demência, e incapacidades físicas, incluindo perda funcional em fases mais avançadas da doença. A neuroimagiologia é uma ferramenta essencial no diagnóstico e caracterização da SVD, em particular, a ressonância magnética funcional em repouso (rs-fMRI) já demonstrou potencial para fornecer biomarcadores da SVD, revelando interrupções da conectividade funcional (CF) em redes neuronais. No entanto, até o momento, apenas um estudo explorou as flutuações temporais da CF comumente observadas – a chamada conectividade funcional dinâmica (dFC). Em contraste com a CF, a dFC tem em consideração a natureza dinâmica da atividade cerebral, analisando-a em escalas de tempo mais rápidas de segundos a minutos. De facto, diversos estudos de dFC reportaram que esta abordagem pode fornecer uma maior compreensão das propriedades fundamentais das redes cerebrais e servir como um biomarcador de diversas doenças, uma vez que as alterações relacionadas com as mesmas nas propriedades dinâmicas da CF parecem ter origem neuronal. Deste modo, neste trabalho, o objetivo foi investigar a dFC medida por rs-fMRI em dois grupos de pacientes com SVD – do tipo esporádico (sSVD) e arteriopatia cerebral autossómica dominante com enfartes subcorticais e leucoencefalopatia (CADASIL) - em comparação com um grupo saudável. Para tal, a dFC foi estimada entre pares de regiões do cérebro em cada tempo de repetição, TR, com o método de Phase Coherence. Neste método, os padrões de dFC para todos os pontos de tempo foram obtidos calculando o alinhamento de fase entre cada par de regiões do cérebro, estimando a fase do sinal de cada ponto de tempo, em cada uma das 90 regiões do cérebro, com a transformada de Hilbert. De seguida, os padrões de dFC ao longo do tempo e de todos os sujeitos foram analisados utilizando o método Leading Eigenvector Dynamics Analysis (LEiDA), que considera apenas o autovetor principal de cada padrão de dFC obtido, reduzindo deste modo a dimensionalidade dos dados. Este vetor captura a orientação principal das fases do sinal sobre todas as áreas, onde cada elemento do mesmo representa a projeção da fase do sinal em cada área do cérebro no autovetor principal. Em seguida, o algoritmo k-médias foi aplicado a todos os autovetores principais de dFC para obter um número finito de estados de dFC, cada um representando um padrão dFC recorrente, para um k (número de estados) variável. Como este trabalho teve como objetivo explorar se existem estados de dFC que diferenciam pacientes SVD do grupo saudável, e não determinar o número ideal de estados de dFC, o número de estados foi variado de 2 a 20. Para cada k, examinámos as diferenças em termos de probabilidade de ocorrência, duração e perfis de transição dos estados de dFC entre o grupo de doentes e o grupo de controlos saudáveis. Adicionalmente, os estados de dFC foram correlacionados com sete redes neuronais de repouso comuns, nomeadamente a rede somatomotora, a rede de atenção ventral e dorsal, a rede visual, a rede frontoparietal, a rede límbica e a rede de modo padrão. Posteriormente, a fim de determinar se as alterações nas propriedades de dFC, encontradas neste trabalho, poderiam ser potenciais biomarcadores de declínio cognitivo causadas pela SVD, foi realizado uma análise de correlação entre as pontuações dos testes neuropsicológicos em quatro domínios relevantes (função executiva, velocidade de processamento, memória de trabalho e memória de longo prazo) e as propriedades de dFC dos pacientes. Do mesmo modo, uma análise de correlação entre os mapas probabilísticos dos tratos de substância branca mais frequentemente lesionados destes pacientes e as propriedades de dFC foi, também, realizada com o objetivo de determinar se as alterações nas propriedades de dFC, encontradas nos pacientes quando comparadas com o grupo saudável, poderiam estar correlacionadas com lesões estruturais dos mesmos. Quando comparado com o grupo de controlos saudáveis, o grupo de doentes apresentou uma probabilidade de ocorrência significativamente maior num estado de dFC fracamente conectado, composto por áreas clinicamente relevantes. Este estado compreende áreas dos lobos frontais e parietais e está significativamente associado a redes neuronais envolvidas na integração de informações sensoriais e processos específicos para o controlo da atenção, nomeadamente a rede somatomotora, a rede de atenção ventral e dorsal. Estas mesmas redes foram anteriormente identificadas, em estudos de CF, como afetadas em pacientes com SVD, mas também em indivíduos com deficiências cognitivas e com doença de Alzheimer. Além disso, estudos de dFC em doenças relacionadas com a SVD, como a demência e a doença de Alzheimer, relataram que os pacientes também apresentaram maiores probabilidades de ocorrência em estados fracamente e esparsamente conectados, com ausência de fortes conexões positivas e negativas. Em particular, o único estudo de dFC em SVD também descobriu que os pacientes com SVD tiveram mais ocorrências num estado fracamente conectado nas regiões do domínio sensório-motor, quando comparado ao grupo saudável. Deste modo, podendo indicar que mudanças dinâmicas na CF nestas áreas podem ser particularmente importantes para esta doença. É também importante ressaltar que as probabilidades de transição entre este estado fronto-parietal fracamente conectado para o estado de coerência global, fortemente conectado, foram significativamente correlacionadas com melhor desempenho no domínio cognitivo da velocidade de processamento. Estas descobertas estão de acordo com resultados anteriores de estudos de dFC em indivíduos com melhores e piores desempenhos cognitivos, onde indivíduos com melhores desempenhos cognitivos tiveram maior número de transições para este estado de coerência global. Da mesma forma, as probabilidades de transição do estado fortemente conectado para o estado fronto-parietal fracamente conectado, foram significativamente correlacionadas com um pior desempenho neste mesmo domínio cognitivo. De facto, défices na velocidade de processamento estão entre as primeiras e mais proeminentes manifestações cognitivas da SVD, com diversos estudos demonstrando associações entre o declínio na velocidade de processamento e medidas quantitativas de ressonância magnética. Assim, estudos futuros devem investigar com maior detalhe transições entre estes estados, de modo a determinar se alterações nesta propriedade de dFC podem ser biomarcadores do declínio cognitivo na SVD. Em relação à análise dos mapas probabilísticos dos tratos de substância branca mais frequentemente lesionados nestes pacientes, embora nenhuma correlação significativa tenha sido encontrada com as alterações nas propriedades da dFC encontradas neste trabalho, é interessante notar que vários estudos têm relatado associações entre estas lesões e o declínio cognitivo. O facto de a substância branca ser organizada no cérebro por tratos, conectando regiões cerebrais funcionais entre si, espera-se que danos a esses tratos levem a défices funcionais. Efetivamente, dois dos tratos frequentemente lesionados nestes pacientes, conectando regiões frontais, foram anteriormente relacionados com um pior desempenho cognitivo na velocidade de processamento em pacientes com SVD e demência. É, portanto, tentador sugerir que estes mesmo tratos frequentemente lesionados nos pacientes com SVD aqui estudados, poderiam ter alguma influência no pior desempenho no teste da velocidade de processamento encontrado neste estudo, que foi correlacionado com uma maior probabilidade de transição para o estado fracamente conectado, composto por regiões do lobo frontal e parietal. A compreensão dessa relação poderia ajudar a prever em quais das regiões do cérebro a patologia da substância branca causaria maiores défices funcionais, permitindo uma prevenção e terapia precoce. No geral, os nossos resultados fornecem um novo suporte de que a conectividade funcional dinâmica pode fornecer biomarcadores mais sensíveis da SVD e deste modo, futuras investigações deverão explorar o seu potencial para prever o declínio cognitivo relacionado com a mesma.Cerebral small vessel disease (SVD) is the leading contributor to cognitive dysfunction in the elderly and it refers to a set of pathological and neurological processes that affect the smallest vessels of the brain. Its clinical manifestations vary from cognitive impairments, which can lead to progressive cognitive deterioration and even dementia, and physical disabilities, including functional loss in more advanced stages. Neuroimaging is a crucial tool in the diagnosis and characterization of SVD; in particular, resting-state functional magnetic resonance imaging (rs-fMRI) has demonstrated potential to deliver sensitive biomarkers of SVD, by revealing disruptions in functional connectivity (FC) across brain networks. However, so far only one study has explored the commonly observed FC temporal fluctuations – so-called dynamic FC (dFC). Here we aim to further investigate dFC measured by rs-fMRI in two groups of patients with SVD – sporadic SVD (sSVD) and cerebral autosomal dominant arteriopathy with subcortical infarcts and leukoencephalopathy (CADASIL) – compared with a healthy control group. For this purpose, dFC was estimated at each repetition time point, TR, using Phase Coherence between the BOLD signals in pairs of brain regions, and dFC patterns were then analysed over time and subjects using the Leading Eigenvector Dynamics Analysis (LEiDA) approach. Then, a finite number of dFC states, each representing a recurrent dFC pattern, was obtained by k-means clustering with varying k (number of clusters). For each k, we examined differences between SVD and healthy control groups in terms of the occurrence, duration and switching profiles of dFC states. Additionally, the correlations between each dFC state and seven common resting-state networks (RSNs) were computed. SVD patients showed a significant higher probability of a weakly connected dFC state, consisting of clinically relevant areas, when compared with healthy controls. This state comprises frontal and parietal areas and is significantly associated with the somatomotor, dorsal attention and ventral attention RSNs, which are involved in the integration of sensory information and specific processes for attention control. Further, the fact that the state is weakly connected agrees with the only previous study on dFC in SVD. Overall, our findings contribute with novel support that dFC may provide sensitive biomarkers of SVD and should be further explored in terms of its potential to predictive cognitive decline

Advances in Clinical Neurophysiology

Including some of the newest advances in the field of neurophysiology, this book can be considered as one of the treasures that interested scientists would like to collect. It discusses many disciplines of clinical neurophysiology that are, currently, crucial in the practice as they explain methods and findings of techniques that help to improve diagnosis and to ensure better treatment. While trying to rely on evidence-based facts, this book presents some new ideas to be applied and tested in the clinical practice. Advances in Clinical Neurophysiology is important not only for the neurophysiologists but also for clinicians interested or working in wide range of specialties such as neurology, neurosurgery, intensive care units, pediatrics and so on. Generally, this book is written and designed to all those involved in, interpreting or requesting neurophysiologic tests

Magnetoencephalography

This is a practical book on MEG that covers a wide range of topics. The book begins with a series of reviews on the use of MEG for clinical applications, the study of cognitive functions in various diseases, and one chapter focusing specifically on studies of memory with MEG. There are sections with chapters that describe source localization issues, the use of beamformers and dipole source methods, as well as phase-based analyses, and a step-by-step guide to using dipoles for epilepsy spike analyses. The book ends with a section describing new innovations in MEG systems, namely an on-line real-time MEG data acquisition system, novel applications for MEG research, and a proposal for a helium re-circulation system. With such breadth of topics, there will be a chapter that is of interest to every MEG researcher or clinician