論文の概要: Time-Resolved fMRI Shared Response Model using Gaussian Process Factor Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.05572v2
• Date: Sat, 5 Sep 2020 01:13:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-23 05:23:05.644445
• Title: Time-Resolved fMRI Shared Response Model using Gaussian Process Factor Analysis
• Title（参考訳）: ガウス過程因子分析を用いた時間分解fMRI共有応答モデル
• Authors: MohammadReza Ebrahimi, Navona Calarco, Kieran Campbell, Colin Hawco, Aristotle Voineskos, Ashish Khisti
• Abstract要約: そこで我々は,S-GPFA(Shared Gaussian Process Factor Analysis)と呼ばれる新しいモデルを導入する。 シミュレーションデータを用いて地中真理潜伏構造を明らかにする上で,本モデルの有効性を実証し,公開可能なRaiderおよびSherlockデータセット上での時間分割マッチングとオブジェクト間類似性の実験的性能を再現した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.237759421319957
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-subject fMRI studies are challenging due to the high variability of both brain anatomy and functional brain topographies across participants. An effective way of aggregating multi-subject fMRI data is to extract a shared representation that filters out unwanted variability among subjects. Some recent work has implemented probabilistic models to extract a shared representation in task fMRI. In the present work, we improve upon these models by incorporating temporal information in the common latent structures. We introduce a new model, Shared Gaussian Process Factor Analysis (S-GPFA), that discovers shared latent trajectories and subject-specific functional topographies, while modelling temporal correlation in fMRI data. We demonstrate the efficacy of our model in revealing ground truth latent structures using simulated data, and replicate experimental performance of time-segment matching and inter-subject similarity on the publicly available Raider and Sherlock datasets. We further test the utility of our model by analyzing its learned model parameters in the large multi-site SPINS dataset, on a social cognition task from participants with and without schizophrenia.
• Abstract（参考訳）: マルチオブジェクトfMRI研究は、参加者間の脳解剖学と機能的脳トポグラフィーの両方の多様性が高いため、難しい。 多目的fMRIデータを集約する効果的な方法は、被験者間の望ましくない変動をフィルタリングする共有表現を抽出することである。 近年の研究では、タスクfMRIで共有表現を抽出するために確率モデルを実装している。 本研究では,共通潜在構造に時間情報を取り込むことにより,これらのモデルを改善する。 我々は,fMRIデータにおける時間相関をモデル化しながら,共有潜在軌道と主観的機能的トポグラフィーを検出する新しいモデルである共有ガウス過程因子分析(S-GPFA)を導入する。 シミュレーションデータを用いて地中真理潜伏構造を明らかにする上で,本モデルの有効性を実証し,公開可能なRaiderおよびSherlockデータセット上での時間分割マッチングとオブジェクト間類似性の実験的性能を再現した。 我々は,統合失調症患者の社会的認知タスクにおいて,学習したモデルパラメータを多地点SPINSデータセットで分析することにより,モデルの有用性をさらに検証する。

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