論文の概要: Latent Multimodal Functional Graphical Model Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.17237v3
• Date: Sun, 1 Oct 2023 04:48:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-03 20:58:25.251756
• Title: Latent Multimodal Functional Graphical Model Estimation
• Title（参考訳）: 潜在マルチモーダル機能的グラフィカルモデル推定
• Authors: Katherine Tsai, Boxin Zhao, Sanmi Koyejo, Mladen Kolar
• Abstract要約: 本稿では,データ生成過程をモデル化し,観測空間から潜伏空間へマッピングする演算子を同定する新しいフレームワークを提案する。 次に、変換演算子と潜在グラフを同時に推定する推定器を開発する。 本研究は,脳の機能的接続を示すマルチモーダル脳画像データの解析に応用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.457941699285165
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Joint multimodal functional data acquisition, where functional data from multiple modes are measured simultaneously from the same subject, has emerged as an exciting modern approach enabled by recent engineering breakthroughs in the neurological and biological sciences. One prominent motivation to acquire such data is to enable new discoveries of the underlying connectivity by combining multimodal signals. Despite the scientific interest, there remains a gap in principled statistical methods for estimating the graph underlying multimodal functional data. To this end, we propose a new integrative framework that models the data generation process and identifies operators mapping from the observation space to the latent space. We then develop an estimator that simultaneously estimates the transformation operators and the latent graph. This estimator is based on the partial correlation operator, which we rigorously extend from the multivariate to the functional setting. Our procedure is provably efficient, with the estimator converging to a stationary point with quantifiable statistical error. Furthermore, we show recovery of the latent graph under mild conditions. Our work is applied to analyze simultaneously acquired multimodal brain imaging data where the graph indicates functional connectivity of the brain. We present simulation and empirical results that support the benefits of joint estimation.
• Abstract（参考訳）: 統合多モード機能データ取得は、複数のモードから同時に測定される機能データを、神経学および生物学的科学における最近の工学的ブレークスルーによって実現された、エキサイティングな現代的なアプローチとして出現している。 このようなデータを取得するための顕著な動機の1つは、マルチモーダル信号を組み合わせることで基盤となる接続の新しい発見を可能にすることである。 科学的な関心にもかかわらず、マルチモーダル関数データに基づくグラフを推定する原理的な統計手法には差がある。 そこで本研究では,データ生成過程をモデル化し,観測空間から潜在空間への演算子マッピングを同定する新しい統合フレームワークを提案する。 次に変換演算子と潜在グラフを同時に推定する推定器を開発する。 この推定子は、多変量から関数的設定へ厳密に拡張する部分相関演算子に基づいている。 提案手法は, 統計的誤差を定量化して定常点に収束する推定器で有効である。 さらに,緩やかな条件下での潜伏グラフの回復を示す。 本研究は、脳の機能的接続を示すグラフを同時に取得したマルチモーダル脳イメージングデータを解析することに適用する。 共同推定の利点を支えるシミュレーションと実験結果を提案する。

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