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Patrones de Crecimiento Cerebral Multimodal: Perspectivas de Análisis de Correlación Canónica y Análisis de Correlación Canónica Profunda con Auto-Encoder

Autores: Sapkota, Ram; Thapaliya, Bishal; Ray, Bhaskar; Suresh, Pranav; Liu, Jingyu

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2025

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Acceso abierto

Artículo científico
2025

Patrones de Crecimiento Cerebral Multimodal: Perspectivas de Análisis de Correlación Canónica y Análisis de Correlación Canónica Profunda con Auto-Encoder


Categoría

Gestión y administración

Subcategoría

Gestión de la tecnología y la inovación

Palabras clave

Avances
Neuroimagen
Desarrollo cerebral
Maduración cognitiva
Cambio de comportamiento
Técnicas de resonancia magnética

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 1

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Los avances de hoy en neuroimagen han sido fundamentales para mejorar nuestra comprensión del desarrollo y la función cerebral utilizando diversas técnicas de resonancia magnética (RM). Este estudio utiliza imágenes de resonancia magnética ponderadas por T1 y de difusión para identificar patrones de crecimiento coherente de materia gris y materia blanca en un período de 2 años en participantes de 9 a 10 años del Estudio de Desarrollo Cognitivo del Cerebro Adolescente (ABCD). La motivación detrás de esta investigación radica en la necesidad de comprender los complejos procesos de desarrollo cerebral durante la adolescencia, un período crítico caracterizado por una maduración cognitiva significativa y cambios de comportamiento. Mientras que los métodos tradicionales como el análisis de correlación canónica (CCA) capturan las interacciones lineales de las regiones cerebrales, un análisis de correlación canónica profunda con un autoencoder (DCCAE) extrae no linealmente patrones cerebrales. El estudio implica un análisis comparativo de los cambios en la materia gris y blanca durante dos años, explorando su interrelación basada en puntajes de correlación, extrayendo características significativas utilizando tanto metodologías CCA como DCCAE, y encontrando una asociación entre las características extraídas con la cognición y la Lista de Comportamiento Infantil. Los resultados muestran que tanto los componentes de CCA como de DCCAE identificaron regiones cerebrales similares asociadas con la cognición y el comportamiento, lo que indica que los patrones de crecimiento cerebral durante este período de dos años son lineales. La varianza explicada por los componentes de CCA y DCCAE para la cognición y el comportamiento sugiere que los patrones de crecimiento cerebral explican mejor la maduración cognitiva en comparación con los cambios de comportamiento. Esta investigación avanza nuestra comprensión del análisis de neuroimagen y proporciona valiosos conocimientos sobre la dinámica matizada del desarrollo cerebral durante la adolescencia.

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