論文の概要: Brain Effective Connectome based on fMRI and DTI Data: Bayesian Causal Learning and Assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.05451v3
• Date: Sat, 9 Mar 2024 19:14:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-13 17:48:24.437537
• Title: Brain Effective Connectome based on fMRI and DTI Data: Bayesian Causal Learning and Assessment
• Title（参考訳）: fMRIとDTIデータに基づく脳効果コネクトーム:ベイジアン因果学習と評価
• Authors: Abdolmahdi Bagheri, Mahdi Dehshiri, Yamin Bagheri, Alireza Akhondi-Asl, Babak Nadjar Araabi
• Abstract要約: ベイズ的因果発見フレームワークとして,ベイズ的GOLEM(BGOLEM)とベイズ的FGES(BFGES)の2つを紹介する。 ベイズ法は従来のfMRI法よりも精度が高いことを示す。 本研究の数値的およびグラフィカルな結果は、これらのフレームワークが脳機能や組織に対する理解を深める可能性を著しく浮き彫りにしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9874264019909988
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Neuroscientific studies aim to find an accurate and reliable brain Effective Connectome (EC). Although current EC discovery methods have contributed to our understanding of brain organization, their performances are severely constrained by the short sample size and poor temporal resolution of fMRI data, and high dimensionality of the brain connectome. By leveraging the DTI data as prior knowledge, we introduce two Bayesian causal discovery frameworks -- the Bayesian GOLEM (BGOLEM) and Bayesian FGES (BFGES) methods -- that offer significantly more accurate and reliable ECs and address the shortcomings of the existing causal discovery methods in discovering ECs based on only fMRI data. Through a series of simulation studies on synthetic and hybrid (DTI of the Human Connectome Project (HCP) subjects and synthetic fMRI) data, we demonstrate the effectiveness of the proposed methods in discovering EC. To numerically assess the improvement in the accuracy of ECs with our method on empirical data, we first introduce the Pseudo False Discovery Rate (PFDR) as a new computational accuracy metric for causal discovery in the brain. We show that our Bayesian methods achieve higher accuracy than traditional methods on HCP data. Additionally, we measure the reliability of discovered ECs using the Rogers-Tanimoto index for test-retest data and show that our Bayesian methods provide significantly more reproducible ECs than traditional methods. Overall, our study's numerical and graphical results highlight the potential for these frameworks to advance our understanding of brain function and organization significantly.
• Abstract（参考訳）: 神経科学的研究は、正確で信頼性の高い脳有効コネクトーム(ec)を見つけることを目的としている。 現在の心電図発見法は脳組織の理解に寄与しているが,fMRIデータの短いサンプルサイズと時間分解能,脳コネクトームの高次元性により,その性能は著しく制約されている。 DTIデータを事前の知識として活用することにより、ベイジアンGOLEM(BGOLEM)とベイジアンFGES(BFGES)という2つの因果発見フレームワークを導入し、より正確で信頼性の高いECを提供し、fMRIデータのみに基づくECの発見における既存の因果発見手法の欠点に対処する。 The Human Connectome Project (HCP) subject and synthetic fMRI(Human Connectome Project, HCP) dataの合成とハイブリッド(DTI)に関する一連のシミュレーション研究を通じて,提案手法の有効性を実証した。 実験データを用いたecsの精度向上を数値的に評価するために,まず疑似偽発見率(pseudo false discovery rate, pfdr)を脳内因果発見のための新しい計算精度指標として導入する。 その結果,本手法は従来のhcp法よりも精度が高いことがわかった。 さらに,Rogers-Tanimoto指数を用いて検出されたECの信頼性を測定し,ベイズ法の方が従来の手法よりも再現性が高いことを示す。 本研究の数値的およびグラフィカルな結果は、これらのフレームワークが脳機能や組織に対する理解を深める可能性を明確に示している。

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