Классификация мозговой активности при помощи синолитических сетей

Поскольку мозг — это чрезвычайно сложная гиперсеть взаимодействующих между собой макроскопических подсетей, проведение полномасштабного анализа его активности представляется труднейшей задачей. Тем не менее эту задачу можно существенно упростить, анализируя соответствие различных паттернов макроскопической активности мозга, например, на снимках функциональной магнитно-резонансной томографии (фМРТ), выполнению тех или иных когнитивных задач или патологическим состояниям. Цель данной работы — предложить и протестировать метод представления данных фМРТ в виде графов, которые отражают в себе полезную для последующей классификации информацию о взаимосвязях активности областей мозга. Методы. В данной работе исследуется возможность применения синолитических сетей в анализе мозговой активности. В частности, был предложен метод построения графа, вершины которого отражают значения вокселей фМРТ, а ребра и веса ребер отражают взаимосвязи между вокселями фМРТ. Результаты и Заключение. На основе классификации фМРТ данных по характеристикам графов была показана эффективность метода на основе синолитических сетей в выявлении и передаче важной для классификации информации при построении графов.

когнитивные процессы, функциональная магнитно-резонансная томография, синолитические сети, графы, классификация, машинное обучение