論文の概要: Classification of Schizophrenia from Functional MRI Using Large-scale
Extended Granger Causality
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.10471v1
- Date: Tue, 12 Jan 2021 20:36:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-04 04:21:57.463342
- Title: Classification of Schizophrenia from Functional MRI Using Large-scale
Extended Granger Causality
- Title（参考訳）: 大規模拡張グランガー因果性を用いた機能MRIからの統合失調症の分類
- Authors: Axel Wism\"uller and M. Ali Vosoughi
- Abstract要約: 大規模拡張グランジャー因果関係(lsxgc)は脳ネットワーク接続の変化を捉えることができる。
lsXGCは典型的なコントロールから統合失調症の患者を分類するためのバイオマーカーとして機能します。
統合失調症のバイオマーカーとしてのlsXGCの適用性について検討した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The literature manifests that schizophrenia is associated with alterations in
brain network connectivity. We investigate whether large-scale Extended Granger
Causality (lsXGC) can capture such alterations using resting-state fMRI data.
Our method utilizes dimension reduction combined with the augmentation of
source time-series in a predictive time-series model for estimating directed
causal relationships among fMRI time-series. The lsXGC is a multivariate
approach since it identifies the relationship of the underlying dynamic system
in the presence of all other time-series. Here lsXGC serves as a biomarker for
classifying schizophrenia patients from typical controls using a subset of 62
subjects from the Centers of Biomedical Research Excellence (COBRE) data
repository. We use brain connections estimated by lsXGC as features for
classification. After feature extraction, we perform feature selection by
Kendall's tau rank correlation coefficient followed by classification using a
support vector machine. As a reference method, we compare our results with
cross-correlation, typically used in the literature as a standard measure of
functional connectivity. We cross-validate 100 different training/test
(90%/10%) data split to obtain mean accuracy and a mean Area Under the receiver
operating characteristic Curve (AUC) across all tested numbers of features for
lsXGC. Our results demonstrate a mean accuracy range of [0.767, 0.940] and a
mean AUC range of [0.861, 0.983] for lsXGC. The result of lsXGC is
significantly higher than the results obtained with the cross-correlation,
namely mean accuracy of [0.721, 0.751] and mean AUC of [0.744, 0.860]. Our
results suggest the applicability of lsXGC as a potential biomarker for
schizophrenia.
- Abstract（参考訳）: この文献は統合失調症が脳ネットワーク接続の変化と関連していることを示している。
本研究では, 大規模拡張グランガー因果性 (lsXGC) が静止状態fMRIデータを用いてこのような変化を捉えることができるか検討する。
本手法は,fMRI時系列間の有向因果関係を推定するための予測時系列モデルにおいて,ソース時系列の増大と合わせて次元削減を利用する。
lsXGCは、他のすべての時系列の存在下で、基礎となる動的システムとの関係を特定するため、多変量アプローチである。
ここでlsxgcは、cobre(center of biomedical research excellence)データリポジトリから62名の被験者のサブセットを使用して、統合失調症患者を典型的なコントロールから分類するためのバイオマーカーとして機能する。
分類の特徴としてlsxgcによって推定される脳結合を用いる。
特徴抽出後,kendallのtauランク相関係数による特徴抽出を行い,サポートベクターマシンを用いた分類を行った。
参考法として, 機能的接続性の標準尺度として文献で一般的に用いられる相互相関法と比較した。
我々は,100種類の異なるトレーニング/テスト (90%/10%) データを分割して平均精度と受信機動作特性曲線 (auc) 下の平均領域を得る。
その結果,lsXGCの平均精度範囲は[0.767,0.940],平均AUC範囲は[0.861,0.983]であった。
lsXGCの結果は, [0.721, 0.751] の平均精度と [0.744, 0.860] の平均 AUC との相互相関の結果よりも有意に高い。
統合失調症のバイオマーカーとしてのlsXGCの有用性が示唆された。
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