Nyligen genomförda funktionella MRI-undersökningar i viloläge har visat att en stor del av den storskaliga funktionella nätverksarkitekturen som stöder motoriska, sensoriska och kognitiva funktioner hos äldre pediatriska och vuxna populationer förekommer hos spädbarn som föds för tidigt. Tillämpning av nya analytiska metoder kan bidra till att översätta den förbättrade förståelsen av tidig funktionell konnektivitet som tillhandahålls genom dessa studier till prediktiva modeller av neuroutvecklingsresultat. En metod för att uppnå detta mål är multivariat mönsteranalys, en maskininlärning, mönsterklassificering metod väl lämpad för högdimensionella neuroimaging data. Den har tidigare anpassats för att förutsäga hjärnans mognad hos barn och ungdomar med hjälp av strukturella och vilande tillståndsdata från MRT. I denna studie utvärderade vi vilande tillståndsfunktionella MRI-data från 50 prematura spädbarn (födda vid 23-29 graviditetsveckor och utan måttlig svår hjärnskada) som skannas efter menstruationsåldern jämfört med data från 50 moder-födda kontrollbarn som studerades under den första levnadsveckan. Med hjälp av 214 regioner av intresse, skilde binära stöd vektor maskiner term från prematura spädbarn med 84% noggrannhet (p b 0,0001). Inter- och intrahemisfäriska anslutningar i hela hjärnan var viktiga för gruppkategorisering, vilket tyder på att omfattande förändringar i hjärnans funktionella nätverk arkitektur i samband med prematura födsel är detekterbara efter termen ekvivalent ålder. Stöd vektorregression möjliggör kvantitativ uppskattning av fosterhavandeskapsåldern hos enskilda individer med enbart termen likvärdiga vilotillstånds-funktionella MRI-data, vilket indikerar att den nuvarande metoden är känslig för graden av störningar i hjärnans utveckling i samband med prematura födslar (med användning av graviditetsålder som surrogat för omfattningen av störningar). Detta tyder på att understödja vektor regression kan ge ett sätt att förutsäga neuroutvecklingsresultat hos enskilda spädbarn.
I REF användes rs-fMRI-data från 50 prematura spädbarn (efter menstruationsåldern) och 50 kontrollbarn som studerades under den första levnadsveckan för att förutsäga hjärnans mognad.
Prediction of brain maturity in infants using machine-learning algorithms
{'venue': 'NeuroImage', 'journal': 'NeuroImage', 'mag_field_of_study': ['Psychology', 'Medicine', 'Computer Science']}