Fugu-MT 論文翻訳(概要): Incorporating structured assumptions with probabilistic graphical models in fMRI data analysis

論文の概要: Incorporating structured assumptions with probabilistic graphical models in fMRI data analysis

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.04879v2
Date: Fri, 29 May 2020 00:44:14 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-04 20:55:28.117128
Title: Incorporating structured assumptions with probabilistic graphical models in fMRI data analysis
Title（参考訳）: fMRIデータ解析における確率的グラフィカルモデルによる構造的仮定の導入
Authors: Ming Bo Cai, Michael Shvartsman, Anqi Wu, Hejia Zhang, Xia Zhu
Abstract要約: 我々は、fMRI研究の様々な領域で最近開発されたアルゴリズムについてレビューする。これらのアルゴリズムも同様にfMRIの課題に取り組む。認知神経科学における明示的モデル構築のより広範な採用を提唱する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.23143327587266
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: With the wide adoption of functional magnetic resonance imaging (fMRI) by cognitive neuroscience researchers, large volumes of brain imaging data have been accumulated in recent years. Aggregating these data to derive scientific insights often faces the challenge that fMRI data are high-dimensional, heterogeneous across people, and noisy. These challenges demand the development of computational tools that are tailored both for the neuroscience questions and for the properties of the data. We review a few recently developed algorithms in various domains of fMRI research: fMRI in naturalistic tasks, analyzing full-brain functional connectivity, pattern classification, inferring representational similarity and modeling structured residuals. These algorithms all tackle the challenges in fMRI similarly: they start by making clear statements of assumptions about neural data and existing domain knowledge, incorporating those assumptions and domain knowledge into probabilistic graphical models, and using those models to estimate properties of interest or latent structures in the data. Such approaches can avoid erroneous findings, reduce the impact of noise, better utilize known properties of the data, and better aggregate data across groups of subjects. With these successful cases, we advocate wider adoption of explicit model construction in cognitive neuroscience. Although we focus on fMRI, the principle illustrated here is generally applicable to brain data of other modalities.
Abstract（参考訳）: 認知神経科学研究者による機能的磁気共鳴イメージング(fMRI)の普及により、近年大量の脳画像データが蓄積されている。科学的洞察を導き出すためにこれらのデータを集約することは、fMRIデータが高次元であり、人々間で異質であり、騒々しいという課題に直面していることが多い。これらの課題は、神経科学の問題とデータの性質の両方に合わせた計算ツールの開発を要求する。自然言語処理におけるfMRI、全脳機能接続の解析、パターン分類、表現類似性の推論、構造的残差のモデリングなど、fMRI研究の分野で最近開発されたアルゴリズムについて概説する。それらは、ニューラルネットワークと既存のドメイン知識に関する仮定の明確なステートメントを作成し、それらの仮定とドメイン知識を確率的グラフィカルモデルに組み込むことから始まり、それらのモデルを使用してデータ内の関心や潜伏構造の性質を推定する。このようなアプローチは誤った発見を回避し、ノイズの影響を低減し、データの既知の特性をより活用し、被験者のグループ間でデータを収集する。これらの成功例では、認知神経科学における明示的モデル構築の広範な採用を提唱する。 fMRIに焦点をあてるが、ここで示される原理は、他のモダリティの脳データに適用できる。

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