論文の概要: Is the brain macroscopically linear? A system identification of resting
state dynamics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.12351v1
- Date: Tue, 22 Dec 2020 20:51:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-26 07:13:25.291633
- Title: Is the brain macroscopically linear? A system identification of resting
state dynamics
- Title（参考訳）: 脳はマクロ的に線形か?
静止状態ダイナミクスのシステム同定
- Authors: Erfan Nozari, Jennifer Stiso, Lorenzo Caciagli, Eli J. Cornblath,
Xiaosong He, Maxwell A. Bertolero, Arun S. Mahadevan, George J. Pappas, and
Danielle S. Bassett
- Abstract要約: ニューラルダイナミクスの計算モデリングにおける中心的な課題は、精度と単純さのトレードオフである。
この仮説を、全脳血中酸素レベル依存性(BOLD)と顕微鏡場電位ダイナミクスのレベルで厳密かつデータ駆動的に調査します。
以上の結果から,視神経力学の理解と,神経精神疾患治療のためのモデルに基づく介入の原理的設計の促進が期待できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.312557272609717
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: A central challenge in the computational modeling of neural dynamics is the
trade-off between accuracy and simplicity. At the level of individual neurons,
nonlinear dynamics are both experimentally established and essential for
neuronal functioning. An implicit assumption has thus formed that an accurate
computational model of whole-brain dynamics must also be highly nonlinear,
whereas linear models may provide a first-order approximation. Here, we provide
a rigorous and data-driven investigation of this hypothesis at the level of
whole-brain blood-oxygen-level-dependent (BOLD) and macroscopic field potential
dynamics by leveraging the theory of system identification. Using functional
MRI (fMRI) and intracranial EEG (iEEG), we model the resting state activity of
700 subjects in the Human Connectome Project (HCP) and 122 subjects from the
Restoring Active Memory (RAM) project using state-of-the-art linear and
nonlinear model families. We assess relative model fit using predictive power,
computational complexity, and the extent of residual dynamics unexplained by
the model. Contrary to our expectations, linear auto-regressive models achieve
the best measures across all three metrics, eliminating the trade-off between
accuracy and simplicity. To understand and explain this linearity, we highlight
four properties of macroscopic neurodynamics which can counteract or mask
microscopic nonlinear dynamics: averaging over space, averaging over time,
observation noise, and limited data samples. Whereas the latter two are
technological limitations and can improve in the future, the former two are
inherent to aggregated macroscopic brain activity. Our results, together with
the unparalleled interpretability of linear models, can greatly facilitate our
understanding of macroscopic neural dynamics and the principled design of
model-based interventions for the treatment of neuropsychiatric disorders.
- Abstract（参考訳）: ニューラルダイナミクスの計算モデリングにおける中心的な課題は、精度と単純さのトレードオフである。
個々のニューロンのレベルでは、非線形ダイナミクスは実験的に確立され、ニューロンの機能に必須である。
これにより、全脳力学の正確な計算モデルも非常に非線形でなければならないという暗黙の仮定が成立し、線形モデルは一階近似を与えるかもしれない。
本稿では,システム同定理論を活用し,脳内血液酸素レベル依存性(bold)とマクロ場電位ダイナミクスのレベルにおいて,この仮説を厳密かつデータ駆動的に検討する。
機能的MRI(fMRI)と頭蓋内脳波(iEEG)を用いて,HCP(Human Connectome Project)では700名,RAM(Restoring Active Memory)では122名の被験者を,最先端の線形モデルと非線形モデルファミリを用いてモデル化した。
予測力,計算複雑性,モデルに説明のつかない残差ダイナミクスの程度を用いて,相対モデル適合性を評価する。
予想とは対照的に、線形自動回帰モデルは3つの指標すべてで最高の測定を達成し、正確性と単純さのトレードオフを排除します。
この線形性を理解し, 説明するために, 空間平均化, 時間平均化, 観測ノイズ, 限られたデータサンプルという, 微視的非線形力学の反作用やマスキングが可能な, マクロ神経力学の4つの性質を強調する。
後者の2つは技術的制限であり、将来改善できるが、前2つはマクロな脳活動の集約に固有のものである。
本研究は, 線形モデルの非平行解釈性とともに, 視神経力学の理解を大いに促進し, 神経精神疾患治療のためのモデルに基づく介入の原則設計を行う。
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