Many real-life phenomena consist of a number of interacting elements and can thus be modeled as a complex network. The human brain is an example of such a system where the neuronal information processing of the brain is characterized by interaction and information exchange between different brain regions.
In this Thesis, we examine functional brain networks estimated from functional magnetic resonance imaging (fMRI) data. When defining network nodes, the small measurement units, voxels, are grouped to larger entities that represent supposedly functionally homogeneous brain regions referred to as Regions of Interest (ROIs). Despite their assumed homogeneity, it has been demonstrated that the voxels within a ROI exhibit spatially and temporally varying correlation structure. This gives rise to a concept referred to as internal connectivity.
On the larger scale, the ROIs form a brain network where each ROI has its role in the structure of the network topology, i.e., a topological role. Topological roles have been suggested to be indicative of the node's functional specialization. On the other hand, it has been argued that internal connectivity may relate to the mechanisms the ROI uses to interact with its neighbors in the functional brain network. This Thesis combines these two ideas. To this end, we aim to predict the ROI's topological role from its internal connectivity features. We find that using internal connectivity features as model variables increases the classification accuracy in comparison to a baseline classifier.
These results suggest that there is a relationship between internal connectivity and the ROI's topological role. This link provides a basis for faster and more computationally efficient topological role estimation. Further, it helps to better understand the mechanisms brain regions use to interact with each other. Both of these factors importantly increase our knowledge on brain function under different tasks and circumstances.Monet todellisen maailman ilmiöt koostuvat useista vuorovaikutuksessa olevista elementeistä, ja niitä voidaan mallintaa kompleksisina verkostoina. Ihmisaivot ovat esimerkki tällaisesta järjestelmästä, jossa aivojen hermosolutason tiedonkäsittely perustuu aivoalueiden väliseen vuorovaikutukseen ja tiedonvaihtoon.
Diplomityössäni tutkin toiminnallisesta magneettikuvausdatasta rakennettuja toiminnallisia aivoverkkoja. Verkon solmuja määritettäessä pienet mittauselementit, vokselit, ryhmitellään isommiksi kokonaisuuksiksi, jotka edustavat toiminnallisesti yhtenäisiksi oletettuja aivoalueita (engl. Region of Interest, ROI). On kuitenkin osoitettu, että oletetusta yhtenäisyydestään huolimatta ROIden sisällä on monimuotoisia sekä paikallisesti että ajallisesti vaihtelevia korrelaatiorakenteita. Tästä syntyy sisäisen konnektiviteetin käsite, joka kuvaa ROI:n sisäistä korrelaatiorakennetta ja sen vaihtelua.
Laajemmassa mittakaavassa ROI:t muodostavat aivoverkon, jossa jokaisella ROI:lla on verkon rakenteessa oma roolinsa, n.s. topologinen rooli. Topologisten roolien ajatellaan liittyvän ROI:den toiminnalliseen erikoistumiseen. On myös esitetty, että sisäinen konnektiviteetti liittyy niihin mekanismeihin, joiden avulla ROI vuorovaikuttaa naapureidensa kanssa toiminnallisessa aivoverkossa. Tämä diplomityö yhdistää nämä kaksi ajatusta: ROI:n topologista roolia pyritään ennustamaan sen sisäisen konnektiviteetin tekijöiden avulla. Tulokset osoittavat, että sisäisen konnektiviteetin tekijät parantavat ennustustarkkuutta verrattuna valistuneeseen arvaukseen perustuvaan pohjatasoluokittimeen.
Tulokset osoittavat, että ROI:n sisäisen konnetiviteetin ja topologisten roolien välillä on yhteys. Tämä yhteys tarjoaa pohjan topologisten roolien nopeammalle ja laskennallisesti tehokkaammalle määrittämiselle ja lisää ymmärrystä niistä mekanismeista, joita ROI:t käyttävät vuorovaikuttaakseen toistensa kanssa. Nämä tekijät lisäävät tietoa aivojen toiminnasta eri tilanteissa ja tehtävissä
