Evaluation of Node-Inhomogeneity Effects on the Functional Brain Network Properties Using an Anatomy-Constrained Hierarchical Brain Parcellation

한글 요약

뇌연결망 그래프 분석에서 흔히 쓰는 해부학적 뇌지도(AAL)로 노드를 정할 때, 한 노드 안에 기능적으로 서로 다른 영역이 섞여 있는 문제가 분석 결과를 얼마나 왜곡하는지 평가한 연구입니다. 연구진이 제안한 해부학적 제약 계층적 모듈 최적화(AHMO) 알고리즘으로 기능적 연결성에 기반한 세밀한 뇌 구획을 만들고, 이를 기준으로 다수의 휴지기 fMRI 자료에서 해부학적 구획과의 차이를 비교했습니다. 해부학적 노드의 기능적 비균질성은 기능적 연결성과 그래프 지표 추정에 유의한 편향을 일으켰지만, 주요 전역 지표와 노드 강도는 두 구획 사이에서 매우 높은 선형 관계를 보였고, 매개 중심성 같은 일부 노드 지표만 일부 영역에서 어긋났습니다. 해부학적 뇌지도가 편향을 내포하고 있음을 인식해야 하지만, 하나의 지도를 일관되게 쓰는 대부분의 뇌영상 연구에서는 여전히 활용 가능함을 시사합니다.

To investigate functional brain networks, many graph-theoretical studies have defined nodes in a graph using an anatomical atlas with about a hundred partitions. Although use of anatomical node definition is popular due to its convenience, functional inhomogeneity within each node may lead to bias or systematic errors in the graph analysis. The current study was aimed to show functional inhomogeneity of a node defined by an anatomical atlas and to show its effects on the graph topology. For this purpose, we compared functional connectivity defined using 138 resting state fMRI data among 90 cerebral nodes from the automated anatomical labeling (AAL), which is an anatomical atlas, and among 372 cerebral nodes defined using a functional connectivity-based atlas as a ground truth, which was obtained using anatomy-constrained hierarchical modularity optimization algorithm (AHMO) that we proposed to evaluate the graph properties for anatomically defined nodes. We found that functional inhomogeneity in the anatomical parcellation induced significant biases in estimating both functional connectivity and graph-theoretical network properties. We also found very high linearity in major global network properties and nodal strength at all brain regions between anatomical atlas and functional atlas with reasonable network-forming thresholds for graph construction. However, some nodal properties such as betweenness centrality did not show significant linearity in some regions. The current study suggests that the use of anatomical atlas may be biased due to its inhomogeneity, but may generally be used in most neuroimaging studies when a single atlas is used for analysis.