論文の概要: Persistent Homological State-Space Estimation of Functional Human Brain Networks at Rest

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.00087v3
• Date: Sun, 30 Jul 2023 12:16:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-02 01:03:47.140270
• Title: Persistent Homological State-Space Estimation of Functional Human Brain Networks at Rest
• Title（参考訳）: 静止時の機能的脳ネットワークの持続的状態空間推定
• Authors: Moo K. Chung, Shih-Gu Huang, Ian C. Carroll, Vince D. Calhoun, H. Hill Goldsmith
• Abstract要約: 我々は,人間の脳ネットワークにおける状態空間を推定するための新しいデータ駆動トポロジカルデータ解析手法を提案する。 本手法は,ネットワーク間のワッサーシュタイン距離を経るデータの時間次元を考慮に入れたものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.121563774067994
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We present a new data driven topological data analysis (TDA) approach for estimating state spaces in dynamically changing human functional brain networks of human. Our approach penalizes the topological distance between networks and clusters dynamically changing brain networks into topologically distinct states. Our method takes into account the temporal dimension of the data through the Wasserstein distance between networks. Our method is shown to outperform the widely used k-means clustering often used in estimating the state space in brain networks. The method is applied to more accurately determine the state spaces of dynamically changing functional brain networks. Subsequently, we address the question of whether the overall topology of brain networks is a heritable feature using the twin study design.
• Abstract（参考訳）: 人間の機能的脳ネットワークを動的に変化する状態空間を推定するための新しいデータ駆動トポロジカルデータ分析(TDA)手法を提案する。 このアプローチは,脳ネットワークを動的にトポロジカルな状態に変えるネットワークとクラスタ間のトポロジカル距離をペナルティ化する。 本手法は,ネットワーク間のwasserstein距離を通じて,データの時間次元を考慮に入れる。 本手法は,脳ネットワークの状態空間推定によく用いられるk-meansクラスタリングよりも優れることを示す。 機能的脳ネットワークを動的に変化する状態空間をより正確に決定するために,本手法を適用した。 その後,脳ネットワーク全体のトポロジが,ツインスタディデザインを用いた遺伝学的特徴であるかどうかという課題に対処する。

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