論文の概要: Fiber Tract Shape Measures Inform Prediction of Non-Imaging Phenotypes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.09124v2
- Date: Sat, 20 May 2023 15:22:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-24 03:40:30.842637
- Title: Fiber Tract Shape Measures Inform Prediction of Non-Imaging Phenotypes
- Title（参考訳）: 非画像表現型予測に寄与する繊維路形状計測法
- Authors: Wan Liu, Yuqian Chen, Chuyang Ye, Nikos Makris, Yogesh Rathi, Weidong
Cai, Fan Zhang, Lauren J. O'Donnell
- Abstract要約: 長さ, 直径, 伸長の3つの基本形状の特徴に着目した。
脳の大きさによる予測バイアスを低減するため、正規化形状の特徴についても検討した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.815863556151834
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Neuroimaging measures of the brain's white matter connections can enable the
prediction of non-imaging phenotypes, such as demographic and cognitive
measures. Existing works have investigated traditional microstructure and
connectivity measures from diffusion MRI tractography, without considering the
shape of the connections reconstructed by tractography. In this paper, we
investigate the potential of fiber tract shape features for predicting
non-imaging phenotypes, both individually and in combination with traditional
features. We focus on three basic shape features: length, diameter, and
elongation. Two different prediction methods are used, including a traditional
regression method and a deep-learning-based prediction method. Experiments use
an efficient two-stage fusion strategy for prediction using microstructure,
connectivity, and shape measures. To reduce predictive bias due to brain size,
normalized shape features are also investigated. Experimental results on the
Human Connectome Project (HCP) young adult dataset (n=1065) demonstrate that
individual shape features are predictive of non-imaging phenotypes. When
combined with microstructure and connectivity features, shape features
significantly improve performance for predicting the cognitive score TPVT (NIH
Toolbox picture vocabulary test). Overall, this study demonstrates that the
shape of fiber tracts contains useful information for the description and study
of the living human brain using machine learning.
- Abstract（参考訳）: 脳の白質結合の神経画像計測は、人口統計学的および認知的尺度のような非画像表現型の予測を可能にする。
既存の研究は, トラクトグラフィーで再構成した接続の形状を考慮せずに, 拡散MRIによる従来の微細構造と接続性について検討してきた。
本稿では, 従来の特徴と組み合わせて, 非画像表現型を予測するための繊維路形状特徴の可能性について検討する。
長さ, 直径, 伸長の3つの基本形状の特徴に着目した。
従来の回帰法とディープラーニングに基づく予測法を含む2つの異なる予測法が用いられている。
実験では、ミクロ構造、接続性、形状測定を用いた予測に効率的な2段階融合戦略を用いる。
脳の大きさによる予測バイアスを低減するため、正規化形状の特徴についても検討した。
ヒトコネクトームプロジェクト(hcp)の若年成人データセット(n=1065)における実験結果は、個々の形状特徴が非画像表現型の予測であることを示している。
微細構造や接続機能と組み合わせると、形状特徴は認知スコアtpvt (nih toolbox picture vocabulary test) の予測性能を大幅に向上させる。
本研究は, 繊維の形状が, 機械学習を用いた生体脳の記述と研究に有用な情報を含んでいることを示した。
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