Beyin hastalıklarının erken ve doğru teşhisi için yeni bir görüntüleme analiz yöntemi geliştirildi. Araştırmacılar, fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme (fMRI) verilerinden daha fazla bilgi çıkarabilmek için amplitüd ve faz bilgilerini birleştiren yenilikçi bir yaklaşım sunuyor.
Geleneksel olarak dinamik fonksiyonel bağlantı analizi, beyin bölgeleri arasındaki korelasyonları hesaplamak için kayar pencere korelasyonu yöntemini kullanıyor. Bu yöntem yalnızca sinyal genliklerine odaklanırken, faz bilgilerini göz ardı ediyor. Yeni geliştirilen MSFL (Çok Ölçekli Füzyon Öğrenme) çerçevesi ise bu eksikliği gidererek her iki bilgi türünü de analiz sürecine dahil ediyor.
Sistem, kayar pencere korelasyonu ile amplitüd ilişkilerini yakalarken, faz senkronizasyonu ile de beyin bölgeleri arasındaki faz uyumunu ölçüyor. Bu iki tamamlayıcı özellik birleştirilerek, beyin işlevselliğinin daha kapsamlı bir resmi elde ediliyor.
Araştırma ekibi, yöntemi ABIDE I veri seti kullanarak otizm spektrum bozukluğu ve majör depresif bozukluğun sınıflandırılmasında test etti. Sonuçlar, bu yaklaşımın geleneksel tek boyutlu analizlere göre daha yüksek doğruluk oranları sağladığını gösteriyor.
Bu gelişme, nörolojik ve psikiyatrik bozuklukların objektif tanısında önemli bir adım olarak değerlendiriliyor.