論文の概要: Learning shared neural manifolds from multi-subject FMRI data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.00622v1
- Date: Wed, 22 Dec 2021 23:08:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-01-09 13:28:57.469254
- Title: Learning shared neural manifolds from multi-subject FMRI data
- Title（参考訳）: マルチサブジェクトfmriデータからの共有神経多様体の学習
- Authors: Jessie Huang, Erica L. Busch, Tom Wallenstein, Michal Gerasimiuk,
Andrew Benz, Guillaume Lajoie, Guy Wolf, Nicholas B. Turk-Browne, Smita
Krishnaswamy
- Abstract要約: MRMD-AEmaniと呼ばれる,複数の被験者から共通の埋め込みを実験で学習するニューラルネットワークを提案する。
学習した共通空間は、テンポラル多様体(トレーニング中に見えない新しい点をマッピングできる)を表し、目に見えない時間点の刺激特徴の分類を改善する。
このフレームワークは、将来的には脳-コンピュータインタフェース(BCI)トレーニングなど、多くのダウンストリームアプリケーションに応用できると考えています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.093635609349874
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Functional magnetic resonance imaging (fMRI) is a notoriously noisy
measurement of brain activity because of the large variations between
individuals, signals marred by environmental differences during collection, and
spatiotemporal averaging required by the measurement resolution. In addition,
the data is extremely high dimensional, with the space of the activity
typically having much lower intrinsic dimension. In order to understand the
connection between stimuli of interest and brain activity, and analyze
differences and commonalities between subjects, it becomes important to learn a
meaningful embedding of the data that denoises, and reveals its intrinsic
structure. Specifically, we assume that while noise varies significantly
between individuals, true responses to stimuli will share common,
low-dimensional features between subjects which are jointly discoverable.
Similar approaches have been exploited previously but they have mainly used
linear methods such as PCA and shared response modeling (SRM). In contrast, we
propose a neural network called MRMD-AE (manifold-regularized multiple decoder,
autoencoder), that learns a common embedding from multiple subjects in an
experiment while retaining the ability to decode to individual raw fMRI
signals. We show that our learned common space represents an extensible
manifold (where new points not seen during training can be mapped), improves
the classification accuracy of stimulus features of unseen timepoints, as well
as improves cross-subject translation of fMRI signals. We believe this
framework can be used for many downstream applications such as guided
brain-computer interface (BCI) training in the future.
- Abstract（参考訳）: 機能的磁気共鳴イメージング(fMRI)は、個人間の大きなばらつき、収集中の環境差による信号、測定解像度による時空間平均化が原因で、脳活動のノイズが多いことで知られている。
さらに、データは極めて高次元であり、活動の空間は典型的にはより低い内在次元を持つ。
興味の刺激と脳活動の関係を理解し、被験者間の差異や共通性を分析するためには、問題となるデータの有意義な埋め込みを学び、その本質的な構造を明らかにすることが重要である。
具体的には、ノイズは個人間で大きく異なるが、刺激に対する真の反応は、共同で発見できる被験者間で共通の低次元の特徴を共有すると仮定する。
同様の手法は以前にも利用されてきたが、主にPCAや共有応答モデリング(SRM)などの線形手法を用いている。
対照的に,mrmd-ae(manifold-regularized multiple decoder, autoencoder)と呼ばれるニューラルネットワークを提案する。
学習した共通空間は拡張可能多様体(訓練中に新しい点をマッピングできる)を表し、知覚できない時間点の刺激特性の分類精度を向上させるとともに、fmri信号のクロスサブジェクト変換を改善する。
このフレームワークは、将来的にはbci(guided brain-computer interface)トレーニングなど、多くの下流アプリケーションで使用できると思います。
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