論文の概要: Data-Driven Network Neuroscience: On Data Collection and Benchmark
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.12421v2
- Date: Wed, 23 Nov 2022 17:35:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-27 13:25:59.170116
- Title: Data-Driven Network Neuroscience: On Data Collection and Benchmark
- Title（参考訳）: データ駆動神経科学 - データ収集とベンチマークについて
- Authors: David Tse Jung Huang, Sophi Shilpa Gururajapathy, Yiping Ke, Miao
Qiao, Alan Wang, Haribalan Kumar, Yunhan Yang
- Abstract要約: 本稿では, 神経科学, 機械学習, グラフ解析の交わりにおける潜在的な研究のための, 機能的ヒト脳ネットワークデータの包括的, 質的な収集について述べる。
脳の解剖学的および機能的なMRI画像は、人間の脳の機能的接続を理解するために使われており、特にアルツハイマー病、パーキンソン病、自閉症などの神経変性疾患の特定に重要である。
データセットは5つの異なるソースから始まり、3つの神経変性条件をカバーし、合計2,642人の被験者からなる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.274557873434938
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper presents a comprehensive and quality collection of functional
human brain network data for potential research in the intersection of
neuroscience, machine learning, and graph analytics. Anatomical and functional
MRI images of the brain have been used to understand the functional
connectivity of the human brain and are particularly important in identifying
underlying neurodegenerative conditions such as Alzheimer's, Parkinson's, and
Autism. Recently, the study of the brain in the form of brain networks using
machine learning and graph analytics has become increasingly popular,
especially to predict the early onset of these conditions. A brain network,
represented as a graph, retains richer structural and positional information
that traditional examination methods are unable to capture. However, the lack
of brain network data transformed from functional MRI images prevents
researchers from data-driven explorations. One of the main difficulties lies in
the complicated domain-specific preprocessing steps and the exhaustive
computation required to convert data from MRI images into brain networks. We
bridge this gap by collecting a large amount of available MRI images from
existing studies, working with domain experts to make sensible design choices,
and preprocessing the MRI images to produce a collection of brain network
datasets. The datasets originate from 5 different sources, cover 3
neurodegenerative conditions, and consist of a total of 2,642 subjects. We test
our graph datasets on 5 machine learning models commonly used in neuroscience
and on a recent graph-based analysis model to validate the data quality and to
provide domain baselines. To lower the barrier to entry and promote the
research in this interdisciplinary field, we release our brain network data
https://doi.org/10.17608/k6.auckland.21397377 and complete preprocessing
details including codes.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,神経科学,機械学習,グラフ分析の交点研究のための機能的脳ネットワークデータの包括的かつ高品質な収集について述べる。
脳の解剖学的および機能的MRI画像は、人間の脳の機能的接続を理解するために使用され、特にアルツハイマー病、パーキンソン病、自閉症などの神経変性疾患の特定に重要である。
近年、機械学習とグラフ分析を用いた脳ネットワークの形での脳の研究が、特にこれらの状態の早期発生を予測するために人気が高まっている。
グラフとして表される脳ネットワークは、従来の検査方法では捉えられないような、よりリッチな構造と位置情報を保持する。
しかし、機能的なMRI画像から変換された脳ネットワークデータの欠如は、研究者がデータ駆動探索を妨げている。
主な課題の1つは、複雑なドメイン固有の前処理ステップと、MRI画像から脳ネットワークへのデータ変換に必要な徹底的な計算である。
このギャップを埋めるために、既存の研究から利用可能なMRI画像を大量に収集し、ドメインの専門家と協力して適切な設計選択を行い、MRIイメージを前処理して脳ネットワークデータセットの収集を行います。
データセットは5つの異なるソースから始まり、3つの神経変性条件をカバーし、合計2,642人の被験者からなる。
我々は、ニューロサイエンスでよく使用される5つの機械学習モデルと最近のグラフベース分析モデルを用いて、データ品質の検証とドメインベースラインの提供を目的として、グラフデータセットをテストする。
この分野の参入障壁を低くし、研究を促進するため、我々は脳ネットワークデータ https://doi.org/10.17608/k6.auckland.21397377 を公開し、コードを含む全ての前処理の詳細を公開します。
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