Learning and comparing functional connectomes across subjects

Functional connectomes capture brain interactions via synchronized fluctuations in the functional magnetic resonance imaging signal. If measured during rest, they map the intrinsic functional architecture of the brain. With task-driven experiments they represent integration mechanisms between specialized brain areas. Analyzing their variability across subjects and conditions can reveal markers of brain pathologies and mechanisms underlying cognition. Methods of estimating functional connectomes from the imaging signal have undergone rapid developments and the literature is full of diverse strategies for comparing them. This review aims to clarify links across functional-connectivity methods as well as to expose different steps to perform a group study of functional connectomes

Functional connectivity in relation to motor performance and recovery after stroke.

Plasticity after stroke has traditionally been studied by observing changes only in the spatial distribution and laterality of focal brain activation during affected limb movement. However, neural reorganization is multifaceted and our understanding may be enhanced by examining dynamics of activity within large-scale networks involved in sensorimotor control of the limbs. Here, we review functional connectivity as a promising means of assessing the consequences of a stroke lesion on the transfer of activity within large-scale neural networks. We first provide a brief overview of techniques used to assess functional connectivity in subjects with stroke. Next, we review task-related and resting-state functional connectivity studies that demonstrate a lesion-induced disruption of neural networks, the relationship of the extent of this disruption with motor performance, and the potential for network reorganization in the presence of a stroke lesion. We conclude with suggestions for future research and theories that may enhance the interpretation of changing functional connectivity. Overall findings suggest that a network level assessment provides a useful framework to examine brain reorganization and to potentially better predict behavioral outcomes following stroke

Construction of embedded fMRI resting state functional connectivity networks using manifold learning

We construct embedded functional connectivity networks (FCN) from benchmark resting-state functional magnetic resonance imaging (rsfMRI) data acquired from patients with schizophrenia and healthy controls based on linear and nonlinear manifold learning algorithms, namely, Multidimensional Scaling (MDS), Isometric Feature Mapping (ISOMAP) and Diffusion Maps. Furthermore, based on key global graph-theoretical properties of the embedded FCN, we compare their classification potential using machine learning techniques. We also assess the performance of two metrics that are widely used for the construction of FCN from fMRI, namely the Euclidean distance and the lagged cross-correlation metric. We show that the FCN constructed with Diffusion Maps and the lagged cross-correlation metric outperform the other combinations

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

Distinct interactions between fronto-parietal and default mode networks in impaired consciousness

Existing evidence suggests that the default-mode network (DMN) and fronto-pariatal network (FPN) play an important role in altered states of consciousness. However, the brain mechanisms underlying impaired consciousness and the specific network interactions involved are not well understood. We studied the topological properties of brain functional networks using resting-state functional MRI data acquired from 18 patients (11 vegetative state/unresponsive wakefulness syndrome, VS/UWS, and 7 minimally conscious state, MCS) and compared these properties with those of healthy controls. We identified that the topological properties in DMN and FPN are anti-correlated which comes, in part, from the contribution of interactions between dorsolateral prefrontal cortex of the FPN and precuneus of the DMN. Notably, altered nodal connectivity strength was distance-dependent, with most disruptions appearing in long-distance connections within the FPN but in short-distance connections within the DMN. A multivariate pattern-classification analysis revealed that combination of topological patterns between the FPN and DMN could predict conscious state more effectively than connectivity within either network. Taken together, our results imply distinct interactions between the FPN and DMN, which may mediate conscious state

Modeling brain dynamics in brain tumor patients using the virtual brain

Presurgical planning for brain tumor resection aims at delineating eloquent tissue in the vicinity of the lesion to spare during surgery. To this end, noninvasive neuroimaging techniques such as functional MRI and diffusion-weighted imaging fiber tracking are currently employed. However, taking into account this information is often still insufficient, as the complex nonlinear dynamics of the brain impede straightforward prediction of functional outcome after surgical intervention. Large-scale brain network modeling carries the potential to bridge this gap by integrating neuroimaging data with biophysically based models to predict collective brain dynamics. As a first step in this direction, an appropriate computational model has to be selected, after which suitable model parameter values have to be determined. To this end, we simulated large-scale brain dynamics in 25 human brain tumor patients and 11 human control participants using The Virtual Brain, an open-source neuroinformatics platform. Local and global model parameters of the Reduced Wong-Wang model were individually optimized and compared between brain tumor patients and control subjects. In addition, the relationship between model parameters and structural network topology and cognitive performance was assessed. Results showed (1) significantly improved prediction accuracy of individual functional connectivity when using individually optimized model parameters; (2) local model parameters that can differentiate between regions directly affected by a tumor, regions distant from a tumor, and regions in a healthy brain; and (3) interesting associations between individually optimized model parameters and structural network topology and cognitive performance

Modeling functional network topology following stroke through graph theory:functional reorganization and motor recovery prediction

The study of functional reorganization following stroke has been steadily growing supported by advances in neuroimaging techniques, such as functional magnetic resonance imaging (fMRI). Concomitantly, graph theory has been increasingly employed in neuroscience to model the brain's functional connectivity (FC) and to investigate it in a variety of contexts. The aims of this study were: 1) to investigate the reorganization of network topology in the ipsilesional (IL) and contralesional (CL) hemispheres of stroke patients with (motor stroke group) and without (control stroke group) motor impairment, and 2) to predict motor recovery through the relationship between local topological variations of the functional network and increased motor function. We modeled the brain's FC as a graph using fMRI data, and we characterized its interactions with the following graph metrics: degree, clustering coefficient, characteristic path length, and betweenness centrality (BC). For both patient groups, BC yielded the largest variations between the two analyzed time points, especially in the motor stroke group. This group presented significant correlations (P<0.05) between average BC changes and the improvements in upper-extremity Fugl-Meyer (UE-FM) scores at the primary sensorimotor cortex and the supplementary motor area for the CL hemisphere. These regions participate in processes related to the selection, planning, and execution of movement. Generally, higher increases in average BC over these areas were related to larger improvements in UE-FM assessment. Although the sample was small, these results suggest the possibility of using BC as an indication of brain plasticity mechanisms following stroke