Anomaly Detection for Structural and Functional Connectivity in Glioma Patients

Autori: Colpo M.; Pollitt R.; Leemans A.; Cecchin D.; Corbetta M.; Bertoldo A.; De Luca A.

Keywords

anomaly detection; brain tumor; functional connectivity; glioma; integration; single subject; structural connectivity; variational autoencoder.

Summary

Questo studio utilizza un autoencoder variazionale (VAE) addestrato su dati multimodali relativi a soggetti sani per integrare la connettività strutturale (SC) e funzionale (FC) e individuare anomalie nei pazienti affetti da glioma. Il modello ricostruisce i modelli normativi, consentendo l’identificazione di deviazioni specifiche per ciascun paziente. I risultati mostrano che la FC rileva alterazioni distanti dal tumore, mentre la SC è maggiormente interessata a livello locale. Le alterazioni della FC sono più strettamente allineate con i cambiamenti combinati di FC e SC. Questi risultati potrebbero supportare la diagnosi personalizzata e la pianificazione del trattamento.

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