Título: Caracterizando Redes Cerebrais Revelando Mudanças no Funcionamento do Cérebro ao Longo do Envelhecimento
Título alternativo: Characterizing Brain Networks Unveiling Changes in Brain Functioning During Aging
Autoria de: Matheus Junqueira Madeira
Orientação de: Angelica Sousa da Mata
Presidente da banca: Solange Gomes Faria Martins
Primeiro membro da banca: Angelica Sousa da Mata
Segundo membro da banca: Fernanda Selingardi
Terceiro membro da banca: Aline Amabile Viol Barbosa
Quarto membro da banca: Fernando Nobrega Santos
Palavras-chaves: Redes complexas, envelhecimento, entropia, neurociência, cérebro
Data da defesa: 09/12/2024
Semestre letivo da defesa: 2024-2
Data da versão final: 18/12/2024
Data da publicação: 18/12/2024
Referência: Madeira, M. J. Caracterizando Redes Cerebrais Revelando Mudanças no Funcionamento do Cérebro ao Longo do Envelhecimento. 2024. 30 p. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Física Bacharelado)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2024.
Resumo: Compreender como o envelhecimento afeta a conectividade cerebral é crucial para elucidar os mecanismos por trás do declínio cognitivo e desenvolver intervenções eficazes. Como o envelhecimento impacta o cérebro de forma global, o uso de métricas de rede global é essencial para capturar essas mudanças amplas. Neste estudo, aplicamos métricas baseadas em entropia para investigar diferenças na conectividade funcional do cérebro entre jovens adultos e indivíduos mais velhos, utilizando dados de fMRI em estado de repouso do Human Connectome Project. Ao modelar a conectividade funcional do cérebro como redes complexas, empregamos um conjunto de medidas de entropia ?? incluindo entropia geodésica, entropia da distribuição de grau, entropia de Von Neumann e entropia persistente ?? para quantificar mudanças nas propriedades de rede tanto locais quanto globais associadas ao envelhecimento. Nossos resultados revelam que o envelhecimento está acompanhado por alterações significativas na estrutura local da rede, evidenciadas pela diminuição da entropia geodésica em adultos mais velhos, sugerindo uma redução na complexidade da rede e na diversidade de conectividade em nível local. Em contraste, a estrutura global da rede permanece relativamente inalterada com a idade, como indicado pela estabilidade da entropia da distribuição de grau entre os grupos etários. Identificamos também um aumento na aleatoriedade dos ciclos no cérebro com o envelhecimento, medido pela entropia persistente, indicando mudanças nas características topológicas do cérebro. Além disso, observamos diferenças baseadas no sexo, com mulheres apresentando maior entropia de Von Neumann, apontando para possíveis variações na integração geral da rede cerebral entre os sexos. Esses resultados destacam a utilidade das medidas de entropia para capturar mudanças sutis, mas globais, na organização das redes cerebrais devido ao envelhecimento. A diminuição observada na entropia local da rede pode refletir uma flexibilidade cognitiva reduzida em adultos mais velhos, lançando luz sobre a base neural do declínio cognitivo relacionado à idade. Nosso estudo ressalta a importância da análise de redes baseada em entropia como uma ferramenta para avançar a compreensão do cérebro em envelhecimento.
Abstract: Understanding how aging affects brain connectivity is important for elucidating the mechanisms behind cognitive decline and developing effective interventions. Since aging impacts the brain at a global level, employing global network metrics is essential to capture these widespread changes. In this study, we apply entropy-based metrics to investigate differences in functional brain connectivity between young adults and older individuals, utilizing resting-state functional MRI data from the Human Connectome Project. By modeling the brains functional connectivity as complex networks, we employ a suite of entropy measures ?? including geodesic entropy, degree-distribution entropy, Von Neumann entropy, and persistent entropy ?? to quantify changes in both local and global network properties associated with aging. Our findings reveal that aging is accompanied by significant alterations in local network structure, evidenced by decreased geodesic entropy in older adults, suggesting reduced network complexity and connectivity diversity at the local level. In contrast, the global network structure remains relatively unchanged with age, as indicated by stable degree-distribution entropy across age groups. We also identify an increase in the randomness of loops in the brain with aging, measured by persistent entropy, indicating changes in the brains topological features. Additionally, we observe sex-based differences, with females exhibiting higher Von Neumann entropy, pointing to potential variations in overall brain network integration between sexes. These results underscore the utility of entropy measures in capturing subtle yet global changes in brain network organization due to aging. The observed decrease in local network entropy may reflect diminished cognitive flexibility in older adults, shedding light on the neural basis of age-related cognitive decline. Our study highlights the importance of entropy-based network analysis as a tool to advance our understanding of the ageing brain.
URI alternaviva: sem URI do Repositório Institucional da UFLA até o momento.
Curso: G037 - ENGENHARIA FÍSICA (BACHARELADO)
Nome da editora: Universidade Federal de Lavras
Sigla da editora: UFLA
País da editora: Brasil
Gênero textual: Trabalho de Conclusão de Curso
Nome da língua do conteúdo: Inglês
Código da língua do conteúdo: eng
Licença de acesso: Acesso aberto
Nome da licença: Licença do Repositório Institucional da Universidade Federal de Lavras
URI da licença: repositorio.ufla.br
Termos da licença: Acesso aos termos da licença em repositorio.ufla.br
Detentores dos direitos autorais: Matheus Junqueira Madeira e Universidade Federal de Lavras
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