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Palombit, Alessandro (2018) The simultaneous PET/MRI to investigate the role of glucose metabolic consumption on brain functional architecture. [Ph.D. thesis]

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Abstract (italian or english)

The human brain performances and computational potential relies on an intricate structure designed to share information between specialised areas.
This exchange is thought to be either locally and globally optimized for best performances under the constraints posed by the physical communication structure and available energy.
Borrowing concepts from the machine learning literature, these principles can be reframed considering the brain as a mixture of cost functions, dynamically optimised lifelong but flawed in pathology.
At least one of these cost functions, needs to describe the energy balance of the brain, locally adapted to sustain specific functions but overall shaping the entire brain functional connectivity (FC) organisation to satisfy unknown energy consumption constraints.
In this thesis we investigate in-vivo the association defined by this energy-based cost function. In particular, the brain’s connectivity structure will be assessed together with the glucose metabolism to understand which network topological features are metabolically supported using experimental approaches based on functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI) and Positron Emission Tomography (PET).
We then assessed the feasibility of state-of-the-art fMRI methods evaluating their impact over single-subject FC. Particular emphasis was devoted to the role of noise in different experimental conditions affecting the experimental repeatability of FC measures.
A novel structural imaging approach based on Magnetic Resonance Fingerprint (MRF) combined with synthetic MRI is finally proposed to overcome current brain cortex delineation limitations in motion-prone settings to offer a better support for subsequent FC analyses.
The contributions presented in this dissertation encourage the application of single-subject FC measures providing consistent and eventually biologically supported network features enabling a more confident clinical usage when in tandem to the metabolism.

Abstract (a different language)

Le prestazioni del cervello umano ed il suo potenziale computazionale dipendono da una complessa struttura di comunicazione ottimizzata per condividere informazioni tra aree funzionalmente specializzate.
Tale struttura si ritiene essere sia localmente che globalmente ottimizzata per garantire massime prestazioni considerati i vincoli di efficienza ed energetici associati all’infrastruttura.
Considerando il problema computazionale e di comunicazione sia risolto tramite l’ottimizzazione di un insieme di funzioni di costo, adattate dinamicamente durante tutta l’esistenza dell’individuo, offre un sistema tanto flessibile quanto fragile rispetto a condizioni patologiche.
Almeno una di queste funzioni di costo dovrà descrivere il bilancio energetico cerebrale. Ovvero descrivere in modo esplicito quali proprietà della rete vanno ottimizzate al contempo minimizzando il consumo energetico necessario.
In questa tesi viene investigata in-vivo l’associazione inferita da questa funzione di costo. In particolare verrà studiato quali proprietà topologiche della struttura di connettivita sono supportate dal metabolismo del glucosio mediante un approccio sperimentale basato su risonanza magnetica funzionale (fMRI) e tomografia ad emissione di positroni (PET).
A seguire e’ stata valutata la fattibilita’ di tecniche fMRI allo stato nell’arte ponendo particolare attenzione all’effetto di diverse variabili sperimentali sulla consistenza delle strutture di rete identificate a livello di singolo soggetto in base alle diverse condizioni di rumore introdotte.
Viene infine proposto un’approccio di acquisizione ed elaborazione di immagini strutturali basato su Magnetic Resonance Fingerprint (MRF) ed MRI sintetica atta a superare i limiti di delineazione della corteccia cerebrale causati dal movimento con il fine ultimo di migliorare il supporto strutturale sul quale sono svolte le successive analisi funzionali.
Il contributo di questa tesi e’ volto ad individuare metodiche fMRI a singolo soggetto che forniscano misure ripetibili e consistenti della struttura di connettivita cerebrale di ogni soggetto ponendo le basi per una confidente applicazione clinica della metodologia, in particolare qualora considerata assieme a misure del metabolismo del glucosio cerebrale.

EPrint type:Ph.D. thesis
Tutor:Bertoldo, Alessandra
Ph.D. course:Ciclo 31 > Corsi 31 > INGEGNERIA DELL'INFORMAZIONE
Data di deposito della tesi:10 December 2018
Anno di Pubblicazione:10 December 2018
Key Words:Brain, Functional connectivity, Glucose metabolism, fMRI, FDG-PET
Settori scientifico-disciplinari MIUR:Area 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione > ING-INF/06 Bioingegneria elettronica e informatica
Struttura di riferimento:Dipartimenti > Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione
Codice ID:11598
Depositato il:08 Nov 2019 10:38
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