จากคณิตศาสตร์สู่การแพทย์: การใช้คณิตศาสตร์ที่ซับซ้อนเพื่อวิเคราะห์ข้อมูล fMRI
โดย:
SD
[IP: 156.146.50.xxx]
เมื่อ: 2023-04-28 15:07:06
Andrew Salch, Ph.D., รองศาสตราจารย์ด้านคณิตศาสตร์ในวิทยาลัยศิลปศาสตร์และวิทยาศาสตร์ของ Wayne State เป็นผู้นำทีมสหสาขาวิชาชีพที่กำลังตรวจสอบว่าแนวคิดของการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงทอพอโลยี ซึ่งเป็นสาขาย่อยของคณิตศาสตร์ สามารถประยุกต์ใช้กับการกู้คืนข้อมูล "ที่ซ่อนอยู่" ได้อย่างไร โครงสร้างในข้อมูล fMRI "เราตั้งสมมติฐานว่าลักษณะต่างๆ ของสัญญาณ fMRI ไม่สามารถค้นพบได้ง่ายโดยใช้เครื่องมือมาตรฐานจำนวนมากที่ใช้สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล fMRI ซึ่งลดจำนวนมิติในข้อมูลที่จะพิจารณาลงอย่างมีกลยุทธ์ ดังนั้น แง่มุมเหล่านี้อาจถูกเปิดเผยโดยใช้แนวคิดจาก สาขาคณิตศาสตร์ของการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงทอพอโลยี หรือที่เรียกว่า TDA ซึ่งมีไว้สำหรับใช้กับชุดข้อมูลมิติสูง" Salch กล่าว "มิติข้อมูลสูงที่เป็นลักษณะเฉพาะของข้อมูล fMRI รวมถึงมิติสามมิติของพื้นที่ นั่นคือตำแหน่งที่สมองได้รับสัญญาณ เวลา หรือการที่สัญญาณแปรผันตามสถานะของสมองที่เปลี่ยนไปตามเวลาและความเข้มของสัญญาณ - หรือความแรงของสัญญาณ fMRI เปลี่ยนแปลงไปอย่างไรในการตอบสนองต่องาน เมื่อเกี่ยวข้องกับการเปลี่ยนแปลงที่เกิดจากงาน ผลลัพธ์ที่ได้สะท้อนให้เห็นถึงแง่มุมที่มีความหมายทางชีววิทยาของการทำงานของสมองและความผิดปกติ นี่เป็นผลงานการทำงานร่วมกันที่ไม่เหมือนใครซึ่งมุ่งเน้นไปที่ความซับซ้อนของทั้ง TDA และ fMRI ตามลำดับ แสดงให้เห็นว่าสามารถนำ TDA ไปใช้กับข้อมูล fMRI จริงที่รวบรวมได้อย่างไร และจัดหาซอฟต์แวร์คอมพิวเตอร์แบบเปิดสำหรับการเข้าถึงที่เราพัฒนาขึ้นเพื่อใช้ในการวิเคราะห์" บทความวิจัยเรื่อง "จาก คณิตศาสตร์ สู่การแพทย์: ไพรเมอร์เชิงปฏิบัติเกี่ยวกับการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงทอพอโลยีและการพัฒนาเครื่องมือวิเคราะห์ที่เกี่ยวข้องสำหรับการค้นพบฟังก์ชันของโครงสร้างแฝงในข้อมูล fMRI" ปรากฏใน PLOS ONE ฉบับวันที่12 ส.ค. ในนั้น ทีมใช้ TDA เพื่อค้นหาโครงสร้างข้อมูลในคอร์เทกซ์ส่วนหน้า (anterior cingulate cortex) ซึ่งเป็นส่วนควบคุมที่สำคัญในสมอง โครงสร้างเหล่านี้ - เรียกว่า non-contractible loops ใน TDA - ปรากฏในเงื่อนไขเฉพาะของการทดลอง และไม่ได้ระบุโดยใช้เทคนิคทั่วไปสำหรับการวิเคราะห์ fMRI Vaibhav Diwadkar, Ph.D., ศาสตราจารย์ด้านจิตเวชศาสตร์และพฤติกรรมประสาทวิทยาและผู้ร่วมวิจัยกล่าวว่า "เราคาดว่างานนี้จะกลายเป็นการอ้างอิงแบบคลาสสิก" "แทนที่จะใช้ TDA กับ fMRI เพียงอย่างเดียว เราให้ข้อโต้แย้งอย่างชัดเจนว่าเหตุใดนักวิจัยทางการแพทย์ที่ใช้ fMRI ควรพิจารณาใช้ TDA และเหตุใดนักทอพอโลยีจึงควรหันมาสนใจการศึกษาข้อมูล fMRI ที่ซับซ้อน นอกจากนี้ งานสำคัญนี้ยังให้ผู้อ่านเห็นเชิงประจักษ์ การสาธิตแอปพลิเคชันดังกล่าว และเรามอบเครื่องมือที่เราใช้ให้กับผู้ที่มีแนวโน้มจะเป็นผู้ใช้ เพื่อให้พวกเขาสามารถนำไปใช้กับข้อมูลของตนเองได้" "การวิจัยที่กำลังดำเนินอยู่ของเราโดยใช้ TDA กับ fMRI จะให้วิธีการที่ไม่เหมือนใครและเสริมกันสำหรับการประเมินการทำงานของสมอง และจะช่วยให้นักวิจัยทางการแพทย์มีความยืดหยุ่นมากขึ้นในการจัดการกับคุณสมบัติที่ซับซ้อนในข้อมูลของพวกเขา" Salch กล่าว "โดยเฉพาะอย่างยิ่ง งานของเราจะช่วยให้นักวิจัย fMRI ตระหนักถึงพลังสำคัญของ TDA ที่ออกแบบมาเพื่อจัดการกับความซับซ้อนของข้อมูล และจะเพิ่มมูลค่าของการใช้ fMRI ในประสาทวิทยาศาสตร์และการแพทย์"
- ความคิดเห็น
- Facebook Comments
