Abstract:
مقدمه: سندروم اسپرگر به عنوان یک اختلال عصب تحولی شناخته میشود و دارای نشانههایی از قبیل عدم تعاملات اجتماعی، عدم ارتباط غیرکلامی، بازه محدود علایق، رفتارهای غیر عادی و تکراری میباشد. افراد آسپرگر معمولا دارای قریحه ذاتی در یک زمینه مانند موسیقی، ریاضی یا غیره هستند. هر چند هنوز تفاوتهای ساختاری و عملکردی مغز در افراد درگیر این اختلال با افراد سالم به طور کامل شناخته شده نمیباشد. بنابراین این مطالعه با هدف شناسایی این تفاوتها با استفاده از تحلیل تصاویر عملکردی مغز به روش تشدید مغناطیسی در حالت استراحت بر اساس نظریه گراف صورت پذیرفت.
روش کار: این تحلیل بر اساس محاسبه ارتباط میزان ارتباط عملکردی نواحی مختلف مغز بر پایه شباهت عملکردی آنها صورت گرفت. میزان اختلاف این ارتباطها در سطح محلی و رفتار کلی مغز بین دو گروه اسپرگر و سالم که از لحاظ سن، جنسیت، راست/چپ دست بودن و میزان بهره هوشی همگن انتحاب شده بودند، مورد مطالعه قرار گرفت.
یافتهها: نتایج نشان داد که این تفاوتها بیشتر به صورت محلی در نواحی گیجگاهی، آمیگدال، تالاموس و هلش قابل مشاهده بود. به علاوه استفاده از روشهای دستهبندی بر روی تفاوتهای مشاهده شده در شبکه عملکردی مغز نشان داد که میتوان افراد اسپرگر را با دقت 84 درصد از افراد سالم شناسایی نمود.
نتیجهگیری: این مطالعه نشان میدهد، مشخصههای محلی شبکه عملکردی مغز در حالت استراحت میتواند ابزار مناسبی برای نمایش تفاوتهای موجود بین دو گروه اسپرگر و سالم باشد که میتوان از آن در شناسایی خودکار این اختلال بهره برد.
Introduction: Asperger’s syndrome is generally known as a neurodevelopmental disorder. The main features of this syndrome are the lack of social interaction, non-verbal communication, unusual repetitive behavior, restricted interests, and may have an inherent talent such as mathematics, music, etc. Nonetheless, their brain structural and functional variations as compared to healthy individuals require to be well understood.
Methods: This study intends to identify differences of the task-free fMRI data in Asperger’s syndrome as compared to healthy individuals using the graph-theoretical approach. In this approach, graph local and global measures are calculated from the functional network, which estimated through taking the correlation between activities in different parts of the brain. Subsequently, the differential pattern of local and global measures in Asperger’s syndrome as compared to healthy control group is investigated. Two groups of the subjects are matched in terms of age, gender, handedness, and IQ scores.
Results: Results revealed the significant differences in local measures at temporal, amygdala, thalamus, and heschl regions. Classification of the tf-fMRI data based on the identified measures shows an accuracy of 84% to discriminate Asperger's individuals from the healthy group.
Conclusion: Accordingly, local measures extracted from the graph of the task-free functional connectivity network have a good potential for screening of Asperger's syndrome that can be used as an automatically-diagnosed method of this disorder.