BrainSpace: набор инструментов для анализа макромасштабных градиентов в данных нейровизуализации и коннектомики

Понимание того, как когнитивные функции формируются на основе структуры мозга, зависит от количественной оценки интеграции отдельных областей в более широком кортикальном ландшафте. Недавние работы показали, что макромасштабную организацию и функцию мозга можно компактно описывать с помощью многомерных подходов машинного обучения, выявляющих многообразия, которые часто называют кортикальными градиентами. Количественная оценка топографических принципов макромасштабной организации делает кортикальные градиенты аналитической основой для изучения структурной и функциональной организации мозга у разных видов, в ходе развития и старения, а также при ее нарушениях при заболеваниях. Здесь мы представляем BrainSpace — набор инструментов на Python/Matlab для (i) выявления градиентов, (ii) их выравнивания и (iii) визуализации. Кроме того, наш набор инструментов позволяет проводить контролируемые исследования связи между градиентами и другими характеристиками мозга с поправкой на нулевые модели, учитывающие пространственную автокорреляцию. Эксперименты по валидации демонстрируют применение и согласованность наших инструментов для анализа функциональных и микроструктурных градиентов на разных пространственных масштабах.