WikiEdge:ArXiv-2408.17334v1
本文的基本信息如下：
- 標題：Role of Data-driven Regional Growth Model in Shaping Brain Folding Patterns
- 中文標題：大數據驅動的區域生長模型在腦摺疊模式形成中的作用
- 發布日期：2024-08-30T14:49:10+00:00
- 作者：Jixin Hou, Zhengwang Wu, Xianyan Chen, Dajiang Zhu, Tianming Liu, Gang Li, Xianqiao Wang
- 分類：q-bio.NC, cs.CE, cs.SC, q-bio.TO
- 原文連結：http://arxiv.org/abs/2408.17334v1
摘要：正在發育的哺乳動物大腦的表面形態對於理解大腦功能和功能障礙至關重要。計算建模為早期大腦摺疊的潛在機制提供了寶貴的見解。雖然先前的研究通常假設均勻生長，但最近的發現表明大腦組織生長在區域上存在顯著差異。然而，這些差異在皮質發育中的作用尚不清楚。在本研究中，我們探討了區域性皮質生長如何影響大腦摺疊模式。我們首先使用基於超過1000名嬰兒MRI掃描的縱向數據，通過機器學習輔助的符號回歸開發了典型皮質區域的生長模型，這些數據捕捉了圍產期和產後大腦發育期間的皮質表面積和厚度。這些模型隨後被整合到計算軟體中，以模擬具有解剖學上真實幾何模型的皮質發育。我們使用平均曲率、溝深和腦回指數等指標量化了生成的摺疊模式。我們的結果表明，與均勻生長模型相比，區域生長模型生成的複雜大腦摺疊模式在定量和定性上更接近實際大腦結構。生長幅度在塑造摺疊模式中起主導作用，而生長軌跡的影響較小。此外，多區域模型比單區域模型更好地捕捉了大腦摺疊的複雜性。我們的結果強調了在大腦摺疊模擬中納入區域生長異質性的必要性和重要性，這可能有助於早期診斷和治療皮質畸形和神經發育障礙，如癲癇和自閉症。
章節摘要
這篇文獻是一篇關於大腦皮層摺疊模式研究的科學論文，論文的主要內容可以概括如下：
- 引言：介紹了大腦皮層摺疊模式對於理解大腦功能和功能障礙的重要性，以及計算模型在研究早期大腦摺疊中的作用。以往的研究通常假設均勻生長，但最新發現表明大腦組織生長存在顯著的區域變化，其在皮層發展中的作用尚不清楚。
- 方法：
- 結果：
- 區域生長模型：通過符號回歸發現的區域生長模型能夠準確模擬大腦皮層摺疊的演變。
- 與經典生長模型的比較：區域生長模型在模擬皮層摺疊發展方面優於傳統的均勻生長模型。
- 生長比率值與生長軌跡：生長比率值比生長軌跡對摺疊演變的影響更大。
- 多區域模型：多區域模型比單區域模型提供更真實的摺疊結果。
- 討論：計算模擬是闡明皮層發展機械影響的有前途的工具，區域生長模型與實際大腦發展定量測量的一致性挑戰了傳統的均勻生長觀點。
- 結論：區域生長模型在定量和定性方面都能生成與大腦解剖結構非常相似的複雜摺疊模式，對於早期診斷皮層畸形和改善神經發育障礙如自閉症和癲癇的治療具有重要意義。
研究背景
這篇文獻的背景主要集中在以下幾個方面：
- 大腦皮層形態學的重要性：
- 計算模型在研究皮層褶皺形成中的作用：
- 計算模擬，如有限元方法（FEM），已成為模擬皮層褶皺發展的強大工具，其在可重複性和成本效益方面優於實驗和縱向成像方法。
- 以往的研究通常假設均勻生長，但最近的發現表明大腦組織生長存在顯著的區域變化。然而，這些變化在皮層發展中的作用尚不清楚。
- 區域生長模型在模擬皮層褶皺中的作用：
問題與動機
作者面對的是如何準確模擬和理解大腦皮層摺疊模式的發展，特別是在考慮區域性生長差異的情況下。具體問題包括：
- 大腦皮層摺疊模式的模擬：現有的計算模型通常假設均勻生長，但實際大腦發育中存在顯著的區域性生長差異，這導致模擬結果與實際大腦結構存在偏差。
- 區域性生長模型的建立：如何基於實際的大腦成像數據，開發出能夠準確反映大腦各區域生長特性的模型，以提高模擬大腦皮層摺疊的準確性。
- 皮層發育的生物力學機制：探索不同生長模式（如各向同性生長、切向生長等）對大腦皮層摺疊模式形成的具體影響，以及這些模式如何與大腦的生物力學特性相互作用。
研究方法
這篇文獻的工作部分詳細介紹了如何開發和評估數據驅動的區域增長模型在模擬大腦皮層摺疊模式中的作用。以下是這部分的主要內容：
- 區域增長模型的開發：
- 計算模擬：
- 模型比較：
- 將區域增長模型生成的複雜大腦摺疊模式與實際大腦結構進行了定量和定性的比較，與均勻增長模型相比，區域增長模型更接近真實大腦結構。
- 多區域與單區域模型的對比：
- 探討了多區域模型與單區域模型在模擬大腦摺疊方面的細微差別，發現多區域模型能更好地捕捉大腦摺疊的複雜性。
- 生長值和生長軌跡的影響分析：
- 分析了生長值和生長軌跡對皮層摺疊模式的個體影響，發現生長幅度在塑造摺疊模式中起主導作用，而生長軌跡的影響較小。
- 臨床意義的探討：
研究結論
根據提供的文獻內容，這篇論文的主要結論可以概括如下：
- 區域性生長模型對腦溝回模式的影響：研究發現，與均勻生長模型相比，區域性生長模型能更準確地模擬大腦皮質摺疊模式，無論是在定量還是定性方面。
- 生長幅度與生長軌跡的作用：研究表明，生長幅度在塑造摺疊模式中起主導作用，而生長軌跡的影響較小。
- 多區域模型的優勢：與單一區域模型相比，多區域模型能產生更均勻的摺疊模式，更符合實際大腦結構的成像觀察。
- 對早期診斷和治療的潛在貢獻：將區域生長異質性納入腦摺疊模擬中，可能有助於提高對皮質畸形和神經發育障礙（如癲癇和自閉症）的早期診斷和治療效果。
這些結論強調了在腦摺疊模擬中考慮區域生長異質性的重要性，並為理解大腦發育過程中的複雜模式提供了新的視角。
術語表
這篇文章的術語表如下：
- 大腦皮層（Cerebral Cortex）：大腦皮層是大腦半球的外層，由灰質組成，負責處理感官信息、思考、語言和意識等複雜功能。
- 大腦皮層摺疊（Cortical Folding）：大腦皮層摺疊是指大腦皮層表面形成的褶皺，包括腦回（gyri）和腦溝（sulci），有助於增加大腦皮層的表面積。
- 異質性生長（Heterogeneous Growth）：異質性生長指的是大腦不同區域的生長速度和模式存在顯著差異，與均勻生長相對。
- 符號回歸（Symbolic Regression）：符號回歸是一種數據驅動的方法，用於從數據中發現數學模型，不需要預設模型結構。
- 有限元方法（Finite Element Method, FEM）：有限元方法是一種數值計算技術，用於解決工程和物理問題中的數學方程，如結構分析、熱分析和流體動力學。
- 神經發育性疾病（Neurodevelopmental Disorders）：神經發育性疾病是影響大腦發育的疾病，如自閉症、癲癇和精神分裂症。
- 腦回指數（Gyrification Index, GI）：腦回指數是描述大腦皮層摺疊複雜性的一個全局度量，定義為總皮層表面積與完全包圍捲曲表面的凸包面積的比率。
- 平均曲率（Mean Curvature）：平均曲率是描述曲面在某一點上偏離平坦程度的量，是曲面主曲率的平均值。
- 腦溝深度（Sulcal Depth）：腦溝深度是反映大腦區域摺疊程度的定量指標，通常定義為變形網格表面到其凸包的距離。
- 機械生長模型（Mechanical Growth Models）：機械生長模型是模擬大腦皮層生長和摺疊模式的計算模型，考慮了生長過程中的力學因素。