BRAINtrinsic : a Web-based tool for visualizing the intrinsic geometry of the human brain connectome

Understanding how brain regions are interconnected is an important topic within the domain of neuroimaging. Thanks to the advances in non-invasive technologies such as functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI) and Diffusion Tensor Imaging (DTI), highly-detailed maps of brain structure and function can now be collected more quickly. These data contribute to create what is usually referred to as a connectome, that is, the comprehensive map of neural connections. In this context, brain connectomics have emerged as a fast growing field that aims at understanding these comprehensive maps of brain connectivity using sophisticated computational models. As it happens, the availability of connectome data allows for more interesting questions to be asked and more complex analyses to be conducted. In this thesis work I present BRAINtrinsic, a novel web-based 3D visual analytics tool that allows user to interactively explore the intrinsic geometry of the connectome. The brain's intrinsic geometry is the result of brain data that has been transformed through a dimensionality reduction step, such as multidimensional scaling (MDS), isomap, or t-distributed stochastic neighbor embedding (t-SNE) techniques. BRAINtrinsic is implemented with virtual reality in mind and is fully compatible with the Oculus Rift technology. The BRAINtrinsic visualization tool has been evaluated through a series of real-world case studies, demonstrating its effectiveness in aiding domain experts for a range of neuroimaging tasks. Particularly, a visualization tool for these datasets would help neuroradiologist to have a deeper understanding of the meaning of graph-based metrics when applied to the connectome network as well as to provide more accurate diagnosis in the clinical cohorts of neurological and psychiatric disease such as Alzheimer's disease and bipolar depression.

Capire come le regioni del cervello siano interconnesse è un tema importante all'interno del dominio di neuroradiologia (neuroimaging). Grazie ai progressi nelle tecnologie non invasive come la risonanza magnetica funzionale (fMRI) e la Diffusion Tensor Imaging (DTI), possono essere raccolte più rapidamente mappe strutturali e funzionali altamente dettagliate del cervello. Questi dati contribuiscono a creare quello che viene normalmente indicato come un connettoma, ovvero, la mappa completa delle connessioni neurali. In questo contesto, lo studio della connettività cerebrale emerge come un settore in rapida crescita che mira a comprendere queste mappe complete di connettività cerebrale utilizzando sofisticati modelli di calcolo. Come naturale conseguenza, la disponibilità di dati del connettoma consente di porsi domande più interessanti e di effettuare analisi più complesse. In questo lavoro di tesi presento BRAINtrinsic, un nuovo strumento 3D di analisi visiva basata sul web che permette all'utente l'esplorazione interattiva della geometria intrinseca del connettoma. La geometria intrinseca del cervello è il risultato di una fase di riduzione dimensionale dei dati ottenuti precedentemente. Tra le tecniche di riduzione dimensionale si ricordano la riduzione multidimensionale (MDS), isomap, o la "t-distributed stochastic neighbor embedding (t-SNE)". BRAINtrinsic è stato sviluppato avendo come obiettivo la realtà virtuale e, per questo, lo strumento è completamente compatibile con la tecnologia Oculus Rift. L'applicazione di visualizzazione BRAINtrinsic è stato valutato attraverso una serie di casi di studio reali, dimostrando la sua efficacia nel facilitare i neuroradiologi nell'eseguire particolari analisi rilevanti all'interno del campo di neuroimaging. In particolare, uno strumento di visualizzazione per questo tipo di dati potrà aiutare gli esperti di settore ad avere una comprensione più approfondita del significato di alcune metriche basate sulla teoria dei grafi quando applicato alla rete connettoma, nonchè fornire nelle sue applicazioni cliniche una diagnosi più accurata di malattie neurologiche e psichiatriche, quali la sindrome di Alzheimer e la depressione bipolare. BRAINtrinsic è il risultato di una collaborazione tra ingegneri informatici e psichiatri. Per la parte tecnica, il lavoro è stato supervisionato dal professor Angus Forbes che direttore del "Creative Coding Research Group", parte del "Electronic Visualization Lab (EVL)" presso la "University of Illinois at Chicago", Chicago, USA. I professori Alex Leow e Olusola Ajilore con l'aiuto del dottor Allen Ye, che appartengono tutti al Dipartimento di Psichiatria di UIC, hanno contribuito con la loro essenziale conoscenza medica durante tutto lo sviluppo dello strumento di visualizzazione. BRAINtrinsic è un componente di ricerca importante per "CoNECt@UIC", un gruppo di ricerca interdisciplinare di ricercatori e medici dell'università dell'Illinois volto a migliorare la comprensione della connettività cerebrale preso.