GAJDOŠ, Martin, Marie NOVÁKOVÁ, Martin LAMOŠ, Pavel ŘÍHA, Irena REKTOROVÁ a Michal MIKL. Dynamics of brain activity can reflect early signs of neurodegeneration. In 2022 International Conference on Electrical, Computer and Energy Technologies (ICECET). 2022.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Dynamics of brain activity can reflect early signs of neurodegeneration
Autoři GAJDOŠ, Martin (203 Česká republika, garant, domácí), Marie NOVÁKOVÁ (203 Česká republika, domácí), Martin LAMOŠ (203 Česká republika, domácí), Pavel ŘÍHA (203 Česká republika, domácí), Irena REKTOROVÁ (203 Česká republika, domácí) a Michal MIKL (203 Česká republika, domácí).
Vydání 2022 International Conference on Electrical, Computer and Energy Technologies (ICECET), 2022.
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Konferenční abstrakt
Obor 30103 Neurosciences
Stát vydavatele Česká republika
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
WWW URL
Kód RIV RIV/00216224:14740/22:00134729
Organizační jednotka Středoevropský technologický institut
Klíčová slova anglicky magnetic resonance imaging; sliding window analysis; neurodegeneration
Štítky CF MAFIL, rivok
Příznaky Mezinárodní význam, Recenzováno
Změnil Změnila: Mgr. Eva Dubská, učo 77638. Změněno: 21. 5. 2024 12:21.
Anotace
Early detection of neurodegenerative disease is for the patient beneficious. Thus, this task is challenging and more relevant parameters for reliable detection are needed. Our aim is to present parameters of brain dynamics measured with magnetic resonance imaging as relevant markers of early signs of synucleinopathy. We use functional magnetic resonance data and sliding window analysis. We show the process of data processing, data extraction and dynamic parameters identification. We identified four states describing the dynamics of large scale brain networks and found significant alterations in mean dwell time in one of these states. Group with risk of neurodegeneration spent in this state significantly less time than group of healthy controls (p = 0.038) and the density of this state is significantly higher than in healthy controls controls (p = 0.038). Mean dwell time and density of this identified state might serve as reasonable marker in diagnosis of early stage of synucleinopathy.
Návaznosti
NU21J-04-00077, projekt VaVNázev: Využití dynamických parametrů funkční konektivity mozku jako diagnostického biomarkeru neurodegenerativních nemocí
Investor: Ministerstvo zdravotnictví ČR, Využití dynamických parametrů funkční konektivity mozku jako diagnostického biomarkeru neurodegenerativních nemocí, Podprogram 2 - juniorský - výzkumníci do 35 let
90129, velká výzkumná infrastrukturaNázev: Czech-BioImaging II
VytisknoutZobrazeno: 22. 7. 2024 21:23