expand_lessAPRI WIDGET

Il metodo caotico per interpretare le risonanze: sfruttare il caos per capire il cervello umano

La Fuzzy Approximate Entropy Analysis (fApEn) si mostra una metodologia precisa e sensibile nella comprensione delle immagini confuse prodotte dalle fRMI. %%page%%

Di Redazione

Pubblicato il 26 Ott. 2015

SISSA, Scuola Internazionale Superiore di Studi Avanzati

Un metodo di analisi dei dati finora utilizzato nella diagnostica medica è stato testato per la prima volta sui dati ottenuti con la risonanza magnetica funzionale (fMRI) a riposo.

La metodologia, che sfrutta il ‘caos’, si è dimostrata robusta quanto il metodo Sample entropy, ben noto agli addetti ai lavori e in uso da tempo, ma con il vantaggio di offrire dettagli maggiori di quest’ultimo. Il risultato è stato pubblicato su Medical Engineering and Physics.

La parola fuzzy (confuso, caotico) non deve trarre in inganno: la Fuzzy Approximate Entropy Analysis (fApEn) è una metodologia che offre precisione e sensibilità nella comprensione delle immagini confuse prodotte dalla risonanza magnetica funzionale (fMRI). La fMRI è una tecnica di visualizzazione medica che permette, quando si studia il cervello, di osservare in maniera non invasiva l’attività neurale associata a compiti specifici. Non basta però guardare queste immagini per capire cosa sta succedendo. Esistono infatti diverse metodologie che analizzano, filtrano e ricostruiscono il segnale, così da permettere agli scienziati di capire la complessa attività del cervello.

La fApEn è stata utilizzata per analizzare elettrocardiogrammi, elettroencefalogrammi, elettromiogrammi, e via dicendo, ma è la prima volta che è stata usata con l’fMRI perché l’analisi delle risonanze 3D è molto complessa.

Finora si è preferito utilizzare un metodo semplificato, la Sample Entropy (sampEn) che però presenta numerosi limiti – spiega Moses Sokunbi, ricercatore della Scuola Internazionale Superiore di Studi Avanzati (SISSA) di Trieste, primo autore della ricerca – Nel mio lavoro dimostro che non solo è possibile utilizzare la fApEn, ma che confrontata con i risultati di sampEn sulle stesse registrazioni, ha dato risultati superiori, che non erano stati rilevati dalla tecnica tradizionale.

Il vantaggio di fApEn è che è un metodo non lineare – precisa Sokunbi – Troppo spesso infatti si analizzano i dati del cervello con metodi lineari, ma il cervello è un sistema complesso, che produce segnali di natura non lineare e dinamica, e con i metodi lineari molta informazione viene persa.

Cervello: più è vecchio, meno è complesso

Il metodo non lineare fApEn è servito anche per verificare un’ipotesi sull’attività cerebrale.

Abbiamo testato le fMRI di 86 individui sani di età che variano dal 19 agli 85 anni – spiega Sokunbi – Si pensa che la complessità dell’attività cerebrale tenda a diminuire con gli anni: il cervello di una persona giovane sarebbe più complesso di quello di un individuo maturo. L’ipotesi è supportata da diverse osservazioni e abbiamo pensato di testarla sottoponendo soggetti di varia età alla risonanza magnetica funzionale, per poi esaminare i dati sia con fApEn che con sampEn.

fApEn ha mostrato di rilevare il segnale meglio di sampEn.

Con sampEn infatti abbiamo osservato una tendenza nella direzione prevista dalle ipotesi, ma non significativa. Con fApEn, sugli stessi dati invece abbiamo osservato una tendenza netta e significativa, nella direzione attesa.

 

LINK UTILI: Articolo originale su Medical Engineering and Physics

IMMAGINI: Crediti SISSA

CONTATTI: Ufficio stampa: [email protected]

Tel: (+39) 040 3787644| (+39)366‐3677586 via Bonomea, 26534136 Trieste

Maggiori informazioni sulla SISSA

 

PER L’ARTICOLO IN INGLESE VAI ALLA PAGINA SEGUENTE 

A fuzzy method for interpreting fMRI recordings: using fuzziness to understand the human brain

A method for data analysis used in medical diagnostics has been tested for the first time on resting state functional magnetic resonance imaging (fMRI) data. The method, which relies on fuzziness, proved to be as robust as the well-known and regularly used sample entropy (SampEn) method but with the advantage of offering greater detail than sample entropy. The findings have been published in Medical Engineering and Physics.

Do not be misled by the word fuzzy: Fuzzy Approximate Entropy (fApEn) is a method that offers better sensitivity for understanding the complexity of noisy images produced by functional magnetic resonance imaging (fMRI). fMRI is a medical imaging technique which, when applied to the brain allows us to non-invasively observe neural activity associated with specific human behaviour . However, just looking at these images is not enough to understand what is going on, and different methods exist that analyse, filter and reconstruct the signals to enable scientists
to understand the brain’s complex activity.

fApEn has been used to analyse electrocardiograms, electroencephalograms and electromyograms, but this is the first time it is used with fMRI because 3D fMRI computation is complex.

Until now scientists have preferred to use a reliable method, Sample Entropy (sampEn), which, however, suffers several limitations – explains Moses Sokunbi, research scientist at the International School for Advanced Studies (SISSA) in Trieste and first author of the study – In this paper we demonstrated not only that fApEn can indeed be used but that compared with sampEn analysis on the same recordings, it gave superior results which were not detected by SampEn.

The advantage of fApEn is that it’s a non-linear method – Sokunbi points out – All too often, in fact, data from the brain are analysed using linear methods, but the brain is a complex system that produce signals that are non-linear and dynamic in nature and analysing with these linear methods results in loss of information.

The older the brain, the less complex it becomes The non-linear fApEn method was used to test a hypothesis regarding brain activity.

We tested the fMRI data of 86 healthy individuals with age ranging between 19 and 85 years – explains Sokunbi – The complexity of brain activity is thought to decrease over the years: a young adult brain is more complex than an older adult brain. This hypothesis is supported by several observations so we decided to test it by scanning the brains of individuals of varying age with functional magnetic resonance imaging and analysing the data both with fApEn and SampEn.

fApEn showed better signal detection in comparison to SampEn.

With sampEn there was a tendency in the direction predicted by the hypothesis, but this was not significant. In contrast, fApEn analysis on the same data provided a clear and significant tendency in the expected direction.

This research work was conducted in collaboration with scientists at the University of Aberdeen and the Aberdeen Royal Infirmary, National Health Service (NHS) Grampian, Scotland, United Kingdom.

 

Si parla di:
Categorie
CONSIGLIATO DALLA REDAZIONE
Immagine: Fotolia_78707112_Una spugna per coltivare neuroni l'evoluzione dei neuroni in vitro dal 2D al 3D
Una “spugna” per coltivare neuroni: l’evoluzione dei neuroni in vitro dal 2D al 3D

Alcuni ricercatori della SISSA sono riusciti a ottenere una cultura in vitro di neuroni primari (e astrociti) tridimensionale - Neuroscienze

ARTICOLI CORRELATI
WordPress Ads
cancel