論文の概要: Multiple-shooting adjoint method for whole-brain dynamic causal modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.11013v1
• Date: Sun, 14 Feb 2021 05:00:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-05 00:40:19.872527
• Title: Multiple-shooting adjoint method for whole-brain dynamic causal modeling
• Title（参考訳）: 全脳動的因果モデリングのためのマルチシューティング随伴法
• Authors: Juntang Zhuang, Nicha Dvornek, Sekhar Tatikonda, Xenophon Papademetris, Pamela Ventola, James Duncan
• Abstract要約: 機能的MRI(fMRI)における全脳機能解析などの大規模システムに適したマルチショットアジョイント(MSA) MSAはEMよりもパラメータ値推定の精度が高い。 本研究では,自閉症スペクトラム障害(ASD)と制御の分類を機能的コネクトームと比較し改善した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.943170877509923
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Dynamic causal modeling (DCM) is a Bayesian framework to infer directed connections between compartments, and has been used to describe the interactions between underlying neural populations based on functional neuroimaging data. DCM is typically analyzed with the expectation-maximization (EM) algorithm. However, because the inversion of a large-scale continuous system is difficult when noisy observations are present, DCM by EM is typically limited to a small number of compartments ($<10$). Another drawback with the current method is its complexity; when the forward model changes, the posterior mean changes, and we need to re-derive the algorithm for optimization. In this project, we propose the Multiple-Shooting Adjoint (MSA) method to address these limitations. MSA uses the multiple-shooting method for parameter estimation in ordinary differential equations (ODEs) under noisy observations, and is suitable for large-scale systems such as whole-brain analysis in functional MRI (fMRI). Furthermore, MSA uses the adjoint method for accurate gradient estimation in the ODE; since the adjoint method is generic, MSA is a generic method for both linear and non-linear systems, and does not require re-derivation of the algorithm as in EM. We validate MSA in extensive experiments: 1) in toy examples with both linear and non-linear models, we show that MSA achieves better accuracy in parameter value estimation than EM; furthermore, MSA can be successfully applied to large systems with up to 100 compartments; and 2) using real fMRI data, we apply MSA to the estimation of the whole-brain effective connectome and show improved classification of autism spectrum disorder (ASD) vs. control compared to using the functional connectome. The package is provided \url{https://jzkay12.github.io/TorchDiffEqPack}
• Abstract（参考訳）: 動的因果モデリング(dcm)は、コンパートメント間の有向接続を推測するベイズ的枠組みであり、機能的神経画像データに基づく基礎的神経集団間の相互作用を記述するために用いられてきた。 DCMは通常、期待最大化(EM)アルゴリズムで解析される。 しかし、ノイズの多い観測が存在する場合、大規模連続系の逆転は困難であるため、EMによるDCMは通常、少数のコンパートメント($<10$)に制限される。 現在の方法のもう一つの欠点は複雑さであり、前方モデルが変化すると後平均が変化し、最適化のためにアルゴリズムを再導出する必要がある。 本稿では,これらの制約に対処するMultiple-Shooting Adjoint (MSA)法を提案する。 MSAは,一般微分方程式(ODE)のパラメータ推定にマルチシューティング法を用い,機能的MRI(fMRI)における全脳分析などの大規模システムに適している。 さらに、MSAは、ODEの正確な勾配推定にadjoint法を使用し、adjoint法は汎用的であるため、線形系と非線形系の汎用的手法であり、EMのようなアルゴリズムの再導出を必要としない。 1) 線形モデルと非線形モデルの両方を用いた玩具実験において,MSAはEMよりもパラメータ値推定の精度が良いこと,さらに,100個のコンパートメントを持つ大規模システムに適用可能であること,2) 実fMRIデータを用いて全脳有効コネクトームの推定にMSAを適用し,機能的コネクトームと比較して自閉症スペクトラム障害(ASD)と制御の分類の改善を示す。 パッケージは \url{https://jzkay12.github.io/torchdiffeqpack} で提供される。

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