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(The) human structural connectome: Analysis and simulation of brain network development
인간 뇌의 구조적 커넥톰: 뇌의 구조적 네트워크 발달에 관한 분석 및 시뮬레이션

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Authors
임솔
Advisor
이상훈, Marcus Kaiser
Major
자연과학대학 뇌인지과학과
Issue Date
2015-08
Publisher
서울대학교 대학원
Keywords
Human connectomeStructural connectivityBrain developmentNetwork analysisDiffusion Tensor ImagingSimulation
Description
학위논문 (박사)-- 서울대학교 대학원 : 뇌인지과학과, 2015. 8. 이상훈, Marcus Kaiser.
Abstract
우리는 거시적으로는 뇌의 회백질 (grey matter)이 백질 (white matter)의 축삭다발 (axon bundles)을 통해 어떤 식으로 연결되어 있는지를, 미시적으로는 신경 세포들의 축삭 (axons)과 가지돌기 (dendrites)가 어떻게 연결되어 있는지를 그래프 (graph) 이론으로 자연스럽게 표현하고 연구할 수 있습니다. 이렇게 뇌 속의 신경세포들 연결 지도와 같은 것을 커넥톰 (connectome) 이라고 부릅니다. 이렇게 뇌의 연결 지도를 그래프 (혹은 네트워크)로 표현함으로써 우리는 여러 종들의 뇌를 같은 틀 (framework)에서 연구할 수 있습니다. 그러나 뇌는 위상적인 특질뿐만 아니라 뇌가 실재하는 물리적인 공간 (embedding space)과 대사 비용 (metabolic cost)의 제한을 받습니다. 따라서 위상적인 (topological) 특질들과 공간적인 (spatial) 특질들을 동시에 고려해야 합니다. 이 특질들은 뇌가 발달하면서 많은 변화를 보이게 됩니다. 본 연구에서는 뇌가 발달할 때 뇌의 연결 지도가 어떻게 조직이 되고 또 재편성 되는지 미시적, 거시적 관점을 통하여 알아보았습니다. 여기서 미시적 관점은 신경 세포간 시냅스 연결을 말하고 거시적 관점은 뇌의 각 영역간 연결을 확산텐서영상 (Diffusion Tensor Imaging, DTI)을 통해 알아보는 것을 말합니다. 더불어 두 단계 커넥톰 발달 가설 (Two-stage connectome maturation hypothesis)을 통하여 이 두 가지 관점을 연결 시킴과 동시에 건강한 뇌의 커넥톰과 병리적 뇌의 커넥톰이 어떻게 다르게 발달 할 수 있는 지에 대한 예측과 새로운 관점을 제시하였습니다.
A brain can be represented as a graph (network) comprised of sets of nodes and edges called connectome, which is a natural representation of a brain
neurons form synapses with dendrites and axons to transfer neural signals and regions of grey matter are interconnected to each other through axon bundles in white matter. Moreover, by representing a brain as a network, we can study brains from other species in the same framework using this graph-theoretical approach. A brain, however, is also constrained by other factors such as its embedding space and metabolic cost. Therefore, spatial characteristics as well as topological traits are important. These topological and spatial characteristics of a brain change during development. In this work, I investigated how brain network develops over age in micro and macro scales to find organising and re-organising principles during development
microscopic scale refers to the synaptic connectivity between neurons and macroscopic scale refers to whole brain fibre tract connectivity between brain regions constructed from diffusion tensor imaging technique. Furthermore, I propose two-stage connectome maturation hypothesis by connecting both scales, which would elucidate principles of healthy and pathological brain development.
Language
English
URI
https://hdl.handle.net/10371/121532
Files in This Item:
Appears in Collections:
College of Natural Sciences (자연과학대학)Brain and Cognitive Sciences (뇌인지과학과)Theses (Ph.D. / Sc.D._뇌인지과학과)
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