Natural Language Processing For Mining Neuroanatomical Relations Among Brain Regions

Summary:

Identifying the relations among different regions of the brain is vital for a better understanding of how the brain functions. While a large number of studies have investigated the neuroanatomical and neurochemical connections among brain structures, their specific findings are found in publications scattered over a large number of years and different types of publications. Text mining techniques have provided the means to extract specific types of information from a large number of publications with the aim of presenting a larger, if not necessarily an exhaustive picture. By using natural language processing techniques, the present study aims to identify relations among brain regions in general and relations relevant to the paraventricular nucleus of the thalamus (PVT) in particular. We introduce a linguistically motivated approach based on patterns defined over the constituency and dependency parse trees of sentences. Besides the presence of a relation between a pair of brain regions, the proposed method also identifies the directionality of the relation, which enables the creation and analysis of a directional brain region connectivity graph. The approach is evaluated over the manually annotated data sets of the WhiteText Project. In addition, as a case study, the method is applied to extract and analyze the connectivity graph of PVT, which is an important brain region that is considered to influence many functions ranging from arousal, motivation, and drug-seeking behavior to attention. The results of the PVT connectivity graph show that PVT may be a new target of research in mood assessment.

Özet:

Beynin çalışma şeklini daha iyi anlayabilmek için beynin bölümleri arasındaki ilişkileri anlamak çok önemlidir. Beynin her bir bölümü birbiri ile kimyasal veya fonksiyonel etkileşim halindedir ve bu etkileşimleri inceleyen çok fazla sayıda çalışma bulunmaktadır. Bu çalışmalarda yer alan beyin bölümleri arasındaki ilişkiler, çevrimiçi erişilebilir yayınlanmış makalelerde yer almaktadır. Metin madenciliği teknikleri kullanılarak özellikli ilişkilerin çıkartılması bize ilişkiler hakkındaki büyük resmi görmemiz konusunda yardımcı olmaktadır. Biz de bu çalışmamızda, doğal dil işleme (NLP) teknikleri kullanarak beynin bölümleri arasındaki ilişkileri yayınlanmış makalelerden çıkartmayı hedeflemekteyiz. Çalışmamızda "Paraventricular Thalamic Nucleus (PVT)" adı verilen beyin bölümünün ilişkileri üzerinde yoğunlaşıyoruz. Dilbilimsel bir yaklaşımla, örüntülere bağlı olarak ilişkilerin yer aldığı cümleler seçilerek, daha sonrasında bu cümleler üzerinde bağlılık ayrıştırıcı ve öğe ayrıştırıcı kullanılarak ilgili beyin bölümleri ve birbirleriyle ilişkileri çıkartılmıştır. Çalışmamızda, ilişkilerin yanısıra bu ilişkilerin yönü de tayin edilerek beyin bölümlerinin birbiriyle bağlantılarını gösteren bir bağlantı grafiği sunulmaktadır. Geliştirdiğimiz sistem, Whitetext projesinin derlemi üzerinde değerlendirildikten sonra aynı metodlar PVT beyin bölümünün bağlantı grafiğini çıkartma ve analiz etme konularında kullanılmaktadır. PVT, uyarılma, isteklendirme, ilaç arama davranışı ve dikkat gibi çok sayıda işlev üzerinde etkisi olduğu inanılan önemli bir beyin bölümüdür. Çalışmamızın sonuçlarının göstereceği üzere PVT beyin bölümü davranış değerlendirmesi konusunda yeni bir araştırma odağı olabilir.