論文の概要: Augmenting interictal mapping with neurovascular coupling biomarkers by
structured factorization of epileptic EEG and fMRI data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.14185v1
- Date: Wed, 29 Apr 2020 13:27:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-08 14:46:52.462980
- Title: Augmenting interictal mapping with neurovascular coupling biomarkers by
structured factorization of epileptic EEG and fMRI data
- Title（参考訳）: てんかん性脳波およびfmriデータの構造化因子化による神経血管結合バイオマーカーによるインターイクタルマッピングの増強
- Authors: Simon Van Eyndhoven, Patrick Dupont, Simon Tousseyn, Nico Vervliet,
Wim Van Paesschen, Sabine Van Huffel, Borb\'ala Hunyadi
- Abstract要約: 脳波-fMRI解析のための新しい構造マトリックス・テンソル分解法を開発した。
抽出したソースシグネチャは、イクタルオンセットゾーンの感度な局所化を提供することを示す。
また,血行動態の空間的変動から相補的局所化情報を導出できることが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2268407474728957
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: EEG-correlated fMRI analysis is widely used to detect regional blood oxygen
level dependent fluctuations that are significantly synchronized to interictal
epileptic discharges, which can provide evidence for localizing the ictal onset
zone. However, such an asymmetrical, mass-univariate approach cannot capture
the inherent, higher order structure in the EEG data, nor multivariate
relations in the fMRI data, and it is nontrivial to accurately handle varying
neurovascular coupling over patients and brain regions. We aim to overcome
these drawbacks in a data-driven manner by means of a novel structured
matrix-tensor factorization: the single-subject EEG data (represented as a
third-order spectrogram tensor) and fMRI data (represented as a spatiotemporal
BOLD signal matrix) are jointly decomposed into a superposition of several
sources, characterized by space-time-frequency profiles. In the shared temporal
mode, Toeplitz-structured factors account for a spatially specific,
neurovascular `bridge' between the EEG and fMRI temporal fluctuations,
capturing the hemodynamic response's variability over brain regions. We show
that the extracted source signatures provide a sensitive localization of the
ictal onset zone, and, moreover, that complementary localizing information can
be derived from the spatial variation of the hemodynamic response. Hence, this
multivariate, multimodal factorization provides two useful sets of EEG-fMRI
biomarkers, which can inform the presurgical evaluation of epilepsy. We make
all code required to perform the computations available.
- Abstract（参考訳）: eeg-correlated fmri分析は、ictalの発症部位の局在を示す証拠となる、ictal epileptic dischargesと著しく同期する局所血中酸素濃度依存性の変動を検出するために広く用いられている。
しかし、このような非対称で大量不活性化的なアプローチでは、脳波データに内在する高次構造や、fmriデータにおける多変量関係は捉えられず、患者と脳領域の様々な神経血管結合を正確に扱うことは非自明である。
我々は,新しい構造的行列-テンソル因子分解法を用いて,これらの欠点を克服することを目的としている。 単一サブジェクトeegデータ(3次スペクトログラムテンソルとして表される)とfmriデータ(時空間的大胆な信号行列として表される)は,時空周波数プロファイルを特徴とする複数のソースの重ね合わせに分解される。
時間的共有モードでは、Toeplitz構造化因子は脳波とfMRIの時間的変動の間の空間的に特異的な神経血管の「ブリッジ」を説明でき、脳領域における血行動態の変動を捉える。
抽出されたソースシグネチャは、ictal発症ゾーンの感度の高い局在を提供し、さらに血行動態応答の空間的変動から補完的な局所化情報を導出できることを示す。
したがって、この多変量多変量分解は脳波-fMRIバイオマーカーの2つの有用なセットを提供する。
計算の実行に必要なすべてのコードを利用可能にします。
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