耶鲁大学研究人员通过CAROT鼓励大脑数据重用

绘制大脑不同区域之间连接的能力帮助科学家更好地了解大脑与行为的关系、人与人之间的大脑有何不同，以及他们如何受到疾病的影响。这些图被称为连接组，由叠加在图册上的成像数据组成，这些图册定义了不同大脑区域的位置和边界。但大脑图谱有许多不同版本，建立在一个版本上的连接组不能直接与建立在另一个版本上的连接组进行比较。

在一项新研究中，耶鲁大学的研究人员开发了一种公开可用的工具，称为“通过最佳传输进行跨图谱重映射”(CAROT)，该工具可以将建立在一个图谱上的连接组转换为基于另一个图谱的连接组，使研究人员能够比较来自不同研究的连接组。并在将来的分析中重用它们。

6月 8 日《医学图像分析》杂志描述了这一发现。

大脑图谱将大脑划分为不同的区域，但它们的划分方式并不相同，区域的大小、形状和数量各不相同。这限制了连接组的使用，博士贾维德·达达什卡里米 (Javid Dadashkarimi)说。耶鲁大学工程与应用科学学院计算机科学系的候选人，也是该研究的主要作者。

“以前，唯一的解决方案是使用不同的图集重新处理原始数据，这需要时间，并且需要访问并不总是可用的原始数据，”在耶鲁大学医学院达斯汀·沙伊诺斯特 (Dustin Scheinost) 的两个实验室进行这项研究的达达什卡里米 (Dadaashkarimi )说和阿明·卡巴西(Amin Karbasi)在工程与应用科学学院。

借助 CAROT，科学家可以采用从一个图谱构建的连接组，并将其重新配置以符合另一个图谱，而无需重新处理数据。它使用一种称为最佳传输的数学方法来实现这一点。

达达什卡里米解释说，最佳运输理论最早被用来解决现实世界问题的例子之一是在第二次世界大战期间。

“在第二次世界大战期间，军队需要弄清楚如何将士兵和资源分配到各个营地，同时最大限度地降低成本，从时间复杂度来看，这是一个非常困难的问题，”他说。“数学家 Leonid Kantorovich 提出了一个非常先进的最优传输理论版本来解决这个问题，现在它被广泛应用于其他领域。”

与如何应用最佳传输来有效分配军事资源类似，CAROT 使用最佳传输来确定如何最好地重新分配数据。例如，如果连接组基于将大脑分为 200 个区域的图集，那么 CAROT 基本上可以在具有 300 个大脑区域的图集中重新映射该数据，而无需从根本上改变连接组本身。

在这项研究中，研究人员评估了 CAROT 生成的连接体与直接在图谱上创建的连接体相比的效果。为此，他们首先根据相同的功能磁共振成像(fMRI)数据在六个不同的图册上构建了连接组，然后在其他五个图册上重建了每个连接组。例如，在图集 A 上构建的连接组是在图集 B、C、D、E 和 F 上重建的。他们发现，重建的连接组与原始连接组相似。例如，从图集 A 转换为图集 B 的连接组与直接在图集 B 上构建的连接组相当。