초록 ▼

□ 연구개요
그래프 이론이 도입되어 뇌의 기능연결망의 이해의 폭이 넓어졌지만, 임의성 및 비객관성 등이 장애물로 거론되어왔다. 본 연구팀은 최근 위상수학을 뇌그래프 해석에 도입하여 퍼시스턴트 호몰로지 틀 위에서 뇌연결성의 역치설정의 강도를 필터링하는 방법을 개발하여 뇌연결성을 객관적으로 구성할 수 있음을 임상데이터를 통해 증명해내었다. 이러한 성과를 바탕으로 하여 본 과제에서는 뇌그래프를 위상수학적 특성으로 해석하는 것에 도전하였다. 볼륨엔트로피 산출개념에서 출발하여 일반화한 Markov시스템을 가정하고 방향성가중그래프를 구성

□ 연구개요
그래프 이론이 도입되어 뇌의 기능연결망의 이해의 폭이 넓어졌지만, 임의성 및 비객관성 등이 장애물로 거론되어왔다. 본 연구팀은 최근 위상수학을 뇌그래프 해석에 도입하여 퍼시스턴트 호몰로지 틀 위에서 뇌연결성의 역치설정의 강도를 필터링하는 방법을 개발하여 뇌연결성을 객관적으로 구성할 수 있음을 임상데이터를 통해 증명해내었다. 이러한 성과를 바탕으로 하여 본 과제에서는 뇌그래프를 위상수학적 특성으로 해석하는 것에 도전하였다. 볼륨엔트로피 산출개념에서 출발하여 일반화한 Markov시스템을 가정하고 방향성가중그래프를 구성하여 뇌기능 연결성 그래프에서 정보 흐름을 또한 각 노드와 에지가 뇌 정보흐름에 기여하는 정도를 평가하여 질병 모델에서의 새로운 바이오마커의 가능성을 탐구하였다. 또한 네트워크의 hole 위상 수학적 특성을 평가하여 뇌의 병적이상 상태를 해석하고자 였다.

□ 연구 목표대비 연구결과
• 뇌 연결망 분석을 위한 Persistent homology와 Volume entropy의 통합
- filtration 기법을 적용하여서 생성되는 graph들에 대한 volume entropy의 계산 기법 연구 및 총체적 해석 연구
• PET/fMRI 데이터의 Volume entropy를 토대로 한 정보프로세싱 묘사
- 정상인의 fMRI데이터를 이용하여 뇌연결망 기반 볼륨 엔트로피 값을 계산해내었고, 노화과정에서 나이와 볼륨엔트로피 역상관관계를 밝혔으며, 뇌연결망의 비효율적 노드를 탐색하였다. 그리고 정상인의 PET 데이터를 통해 나이가 들면서 뇌네트워크의 총 정보전달이 감소함을 검증하였다.
• 뇌 그래프의 노드 엔트로피 변동성과 이를 이용한 뇌의 상태 분류
- ADHD/ASD 발달장애에서의 뇌그래프 해석 - ADHD 동물모델PET/휴먼PET,fMRI ADHD 지연발달 가설을 뒷받침하는 증거를 PET 동물영상 및 휴먼 resting state fMRI의 퍼시스턴트 호몰로지 및 볼륨엔트로피 분석을 통해 찾아, 이 분석법들이 질병모델의 새 바이오마커가 될 수 있는 가능성을 입증하였다. ASD 휴먼 PET에서 ASD의 뇌그래프관련 가설을 토폴로지기반 뇌그래프 정보흐름을 정량화한 결과에서도 확인하였다.
- 노드구성을 달리한 경우 볼륨엔트로피 변화를 확인하였다.
• 뇌네트워크의 hole 위상수학적 특성을 통한 병적이상 상태 해석
- 뇌네트워크의 비효율적인 특성을 hole을 이용해 측정하고, 비효율성을 유발하는 하부그래프를 찾아내었으며, 경도인지장애, 알츠하이머병 환자에서 병이 진행됨에 따라 더 큰 hole이 생김을 입증하였다.

□ 연구개발결과의 중요성
뇌네트워크의 위상수학적 특성 평가는 특정 뇌네트워크가 얼마나 효율적인지, 비정상적인 효율성을 유발하는 특성을 가지고 있는지를 정량적으로 평가해낼 수 있는 방법론을 개발하였으며, 이러한 특성들은 기존의 임의성 및 비객관성을 극복해내어 뇌 네트워크 연구방법론에 있어서 기여가 크다.
퍼시스터트 호몰로지, 볼륨엔트로피, hole의 평가는 뇌의 노화 및 신경발달장애, 그리고 퇴행성 뇌질환까지 여러 임상영역에서 병적 특성을 뇌전체의 글로벌한 특성 뿐만이 아닌 특정 노드 또는 에지의 병적이상까지도 객관적으로 평가해낼 수 있어 임상적으로 유용한 바이오마커의 가능성을 가지고 있다.

(출처 : 연구결과 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구결과 요약문 ... 2
• 목차 ... 3
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
• 가. 연구배경 ... 4
• 나. 연구의 필요성 ... 5
• 다. 최종 목표 ... 6
• 2. 연구수행내용 및 연구결과 ... 7
• 가. 뇌 연결망 분석을 위한 Persistent homology와 Volume entropy의 통합 ... 7
• 1) 연구개념 및 범위:　볼륨 엔트로피 정의 ... 7
• 2) 일반화한 Markov 시스템 모델을 구성, 노드 엣지의 기여도 평가 ... 7
• 3) 네트워크 특성에 따른 볼륨 엔트로피의 변화 ... 8
• 4) filtration 기법을 적용하여서 생성되는 graph들에 대한 volume entropy의 계산 기법 연구 및 총체적 해석 연구 ... 9
• 나. 볼륨엔트로피를 토대로 한 PET/fMRI 데이터의 정보프로세싱 묘사 ... 10
• 1) 정상 성인에서의 PET과 fMRI데이터를 활용하여 나이에 따른 볼륨엔트로피 변화를 구하고, 노드와 에지에서의 정보흐름의 크기를 산출 ... 10
• 다. 뇌 그래프의 노드 엔트로피 변동성과 이를 이용한 뇌의 상태 분류 ... 11
• 1) ADHD 및 정상발달군에 대해 동물 PET 및 사람 fMRI 데이터를 활용하여 볼륨엔트로피를 통해 뇌연결성 그래프에 나타난 질병의 특성을 파악한다 (Ha et al., 2019, In revision) ... 11
• 2) 노드구성을 달리한 경우 볼륨엔트로피 변화를 확인 ... 13
• 3) 볼륨엔트로피의 역동성 ... 14
• 4) ASD 아동에서 뇌그래프의 정보흐름 ... 15
• 라. 뇌네트워크의 hole 위상수학적 특성을 평가하여 병적이상 상태를 해석 ... 16
• 마. 뇌그래프 정보의 통합 ... 17
• 1) 데이터 행렬 구하기 ... 17
• 2) PET과 fMRI 데이터 사이의 관계 구하기 ... 17
• 3) Spatial map을 이용하여 age prediction 하기 ... 17
• 4) Spatial map을 이용하여 Young group과 Old group 간의 classification ... 18
• 5) Young group과 Old group 의 brain network 비교하기 ... 19
• 3. 연구개발결과의 중요성 ... 21
• 가. 위상수학 해석과 정보엔트로피의 연결 ... 21
• 나. 정보엔트로피 기반한 노드별 임상적 중요성 판별 ... 22
• 4. 참고문헌 ... 23
• 5. 연구성과 ... 24
• 끝페이지 ... 31