Individualized identification of brain networks using functional magnetic resonance imaging (fMRI) in patients with a brain tumor

הרקע לפרויקט:

דימות תפקודי בתהודה מגנטית (functional magnetic resonance imaging, fMRI) הינה טכנולוגיית דימות המודדת שינויים לאורך הזמן בפעילות מוחית. היתרון המרכזי שלה הוא היכולת למדוד פעילות בכל המוח בו זמנית, עם רזולוציה מרחבית טובה (1-2 ס״מ). עבור מטופלים עם גידולים מוחיים, יש צורך לזהות ולאפיין רשתות מוחיות באופן אינדיבידואלי לצורך מיפוי טרום-ניתוחי, כמו גם מעקב אחרי ארגון מחדש של הרשתות לאורך הזמן לאחר הניתוח.
בפרויקט זה נשתמש בנתוני fMRI מחולים עם גידול מוחי ואלגוריתמיקה של independent component analysis (ICA) המפרידה סיגנלים מוחיים לרכיבים שונים, מהם ניתן לזהות רשתות מוחיות. בפרויקט הסטודנטים/ות יפתחו אלגוריתמיקה לצורך זיהוי טוב של הרשתות המוחיות השונות על בסיס סריקות שבוצעו לפני ניתוח להסרת הגידול ואחריו. בנוסף, הסטודנטים יבחנו את יכולת ההכללה של התוצאות עבור הסריקות השונות לפני ואחרי הניתוח.
אפיון הארגון המוחי באופן אינדיבידואלי הינו חלק מהגישה המתפתחת של דימות מוחי מדויק (precision neuroimaging), המתמקדת בהבנת פעילות המוח ואזורים תפקודיים ברמת האדם האינדיבידואל. גישה זו כוללת שימוש במידע רווי נתונים משיטות דימות שונות עם יישומים רלוונטיים לפיתוח שיטות רפואה מותאמות אישית.
פרויקט זה יעסוק בעיבוד נתונים ופיתוח אלגוריתמיקה תוך מטרה מכוונת לשימוש קליני.

מטרת הפרויקט:

מטרת פרויקט זה היא לבצע עיבוד של נתוני fMRI, פיתוח והתאמה של אלגוריתמיקה לשאלת המחקר, ואפיון התוצאות המתקבלות. זאת על מנת לזהות רשתות מוחיות ברמת המטופל האינדיבידואלי. כלים אלו שנפתח ישמשו בסיס להבנת העקרונות של ארגון אזורים ורשתות במוח והבנה עמוקה יותר של השפעת גידול על פעילות מוחית.

תכולת הפרויקט:

הסטודנטים יפתחו כלים לניתוח אותות מוחיים משיטות מדידה שונות וישתמשו במודלים סטטיסטיים וויזואליזציה של התוצאות. העבודה תכלול: כתיבת קוד, ניתוח נתונים, מודלים סטטיסטיים, וקריאת ספרות.

קורסי קדם:

אין קורס קדם

דרישות נוספות:

דרושה יכולת תכנות בפייתון או ב-MATLAB. - חובה
לא חובה:
ניתוח אותות
מדעי נתונים ביולוגיים
קורס נוירופיזיולוגיה של מערכות ו/או כל ידע על מערכות מוחיות.

מקורות:

1. Smitha et al. Resting state fMRI: a review on methods in resting state connectivity analysis and resting state networks. The Neuroradiology Journal 30(4): 305-317. 10.1177/1971400917697342
2. Mandal A., Wiener C., Assem M., Romero-Garcia R., Coelho P., McDonald A., Woodberry E., Morris R.C., Price, S.J., Duncan J., Santarius T., Suckling J., Hart M.G., & Erez Y. (2024) Tumour-infiltrated cortex participates in large-scale cognitive circuits. Accepted in Cortex. https://doi.org/10.1016/j.cortex.2024.01.004.