論文の概要: From Connectomic to Task-evoked Fingerprints: Individualized Prediction of Task Contrasts from Resting-state Functional Connectivity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.02961v1
• Date: Fri, 7 Aug 2020 02:44:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-02 01:03:06.622326
• Title: From Connectomic to Task-evoked Fingerprints: Individualized Prediction of Task Contrasts from Resting-state Functional Connectivity
• Title（参考訳）: コネクショミックからタスク誘発フィンガープリント:静止状態関数接続性からタスクコントラストの個別予測
• Authors: Gia H. Ngo, Meenakshi Khosla, Keith Jamison, Amy Kuceyeski, Mert R. Sabuncu
• Abstract要約: Resting-state functional MRI (rsfMRI) は、個人の認知指紋として機能する機能的コネクトームを産生する。 静止状態の指紋から個々のタスクのコントラストを予測するために,面ベース畳み込みニューラルネットワーク(BrainSurfCNN)モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.020869686284165
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Resting-state functional MRI (rsfMRI) yields functional connectomes that can serve as cognitive fingerprints of individuals. Connectomic fingerprints have proven useful in many machine learning tasks, such as predicting subject-specific behavioral traits or task-evoked activity. In this work, we propose a surface-based convolutional neural network (BrainSurfCNN) model to predict individual task contrasts from their resting-state fingerprints. We introduce a reconstructive-contrastive loss that enforces subject-specificity of model outputs while minimizing predictive error. The proposed approach significantly improves the accuracy of predicted contrasts over a well-established baseline. Furthermore, BrainSurfCNN's prediction also surpasses test-retest benchmark in a subject identification task.
• Abstract（参考訳）: Resting-state functional MRI (rsfMRI)は、個人の認知指紋として機能する機能的コネクトームである。 接続指紋は、主観的な行動特性の予測やタスク誘発活動など、多くの機械学習タスクで有用であることが証明されている。 本研究では,静止状態の指紋と個々のタスクのコントラストを予測するために,表面ベースの畳み込みニューラルネットワーク(BrainSurfCNN)モデルを提案する。 予測誤差を最小化しつつ,モデル出力の主観的特異性を強制する再構成コントラスト損失を導入する。 提案手法は, よく確立されたベースラインに対する予測コントラストの精度を大幅に向上させる。 さらに、BrainSurfCNNの予測は、被検体識別タスクにおけるテスト-テストベンチマークを上回っている。

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