論文の概要: Efficient hierarchical Bayesian inference for spatio-temporal regression models in neuroimaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.01692v1
• Date: Tue, 2 Nov 2021 15:50:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-03 12:42:17.385045
• Title: Efficient hierarchical Bayesian inference for spatio-temporal regression models in neuroimaging
• Title（参考訳）: 神経画像における時空間回帰モデルの効率的な階層ベイズ推定
• Authors: Ali Hashemi, Yijing Gao, Chang Cai, Sanjay Ghosh, Klaus-Robert M\"uller, Srikantan S. Nagarajan, Stefan Haufe
• Abstract要約: 例えば、M/EEG逆問題、タスクベースのfMRI分析のためのニューラルネットワークの符号化、温度モニタリングスキームなどがある。 モデルパラメータとノイズの内在的時間的ダイナミクスをモデル化した,新しい階層型フレキシブルベイズフレームワークを考案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.512092052306553
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Several problems in neuroimaging and beyond require inference on the parameters of multi-task sparse hierarchical regression models. Examples include M/EEG inverse problems, neural encoding models for task-based fMRI analyses, and temperature monitoring of climate or CPU and GPU. In these domains, both the model parameters to be inferred and the measurement noise may exhibit a complex spatio-temporal structure. Existing work either neglects the temporal structure or leads to computationally demanding inference schemes. Overcoming these limitations, we devise a novel flexible hierarchical Bayesian framework within which the spatio-temporal dynamics of model parameters and noise are modeled to have Kronecker product covariance structure. Inference in our framework is based on majorization-minimization optimization and has guaranteed convergence properties. Our highly efficient algorithms exploit the intrinsic Riemannian geometry of temporal autocovariance matrices. For stationary dynamics described by Toeplitz matrices, the theory of circulant embeddings is employed. We prove convex bounding properties and derive update rules of the resulting algorithms. On both synthetic and real neural data from M/EEG, we demonstrate that our methods lead to improved performance.
• Abstract（参考訳）: ニューロイメージングにおけるいくつかの問題は、マルチタスクスパース階層回帰モデルのパラメータの推論を必要とする。 例えば、M/EEG逆問題、タスクベースのfMRI分析のためのニューラルエンコーディングモデル、気候やCPU、GPUの温度モニタリングなどがある。 これらの領域では、推定されるモデルパラメータと測定ノイズの両方が複雑な時空間構造を示す。 既存の作業は時間構造を無視したり、計算上要求される推論スキームに繋がる。 これらの限界を克服し,モデルパラメータと雑音の時空間ダイナミクスをクロネッカー積共分散構造にモデル化した,新しいフレキシブル階層ベイズフレームワークを考案する。 フレームワーク内の推論は、最大化最小化最適化に基づいており、収束特性を保証している。 我々のアルゴリズムは時間的自己共分散行列の固有リーマン幾何学を利用する。 Toeplitz行列によって記述された定常力学では、循環埋め込みの理論が用いられる。 我々は凸境界特性を証明し,結果のアルゴリズムの更新規則を導出する。 M/EEGの合成と実のニューラルデータに基づいて,本手法が性能改善につながることを示す。

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