Multimodal Analysis of Brain Connectomics and Time-Lagged Functional Dynamics

Abstract

This study investigates the structural and temporal organization of the human brain by integrating multimodal neuroimaging data with computational modeling. First, structural and functional brain changes related to depression remission are examined in patients with Alzheimer’s disease and late-life depression using T1-weighted, diffusion, and resting-state functional MRI. An elastic-net model demonstrates the predictive potential of the identified biomarkers. Second, functional dynamics are investigated using Human Connectome Project data. Structurally constrained BOLD (SC-BOLD) signals are generated with a Graph-Net model, and derived time lag matrices quantify interregional propagation delays, revealing how anatomical connectivity shapes functional timing. By combining clinical neuroimaging analysis with computational modeling, this study provides insights into the spatiotemporal architecture of the human brain.|본 연구는 다중모달 뇌영상과 동적 모델링을 결합하여 인간 뇌의 구조적 및 시간적 구조를 탐구한다. 첫째, T1 가중 영상, 확산 MRI, 휴지상태 기능적 MRI 데이터를 활용하여 알츠하이 머 및 노년기 우울증 환자에서 우울증 회복과 관련된 뇌 구조 및 기능 변화를 분석하며, Elastic-net 모델을 통해 임상 상태를 예측하는 바이오마커로서의 가능성을 확인한다. 둘째, Human Connectome Project 데이터를 사용하여 뇌의 기능적 역동성을 분석 한다. GraphNet 모델을 통해 구조적 제약이 반영된 BOLD 신호를 생성하고, 이로부터 도출된 시간 지연 행렬은 뇌 영역 간 정보 전달 지연을 정량화하며, 구조적 연결성이 기능적 시간 구조에 미치는 영향을 밝혀낸다. 임상 뇌영상 분석과 계산 모델링을 통합함으로써, 본 연구는 뇌 네트워크의 시공간적 구조에 대한 통찰을 제공한다.