論文の概要: Learning low-dimensional dynamics from whole-brain data improves task capture

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.14369v1
• Date: Thu, 18 May 2023 18:43:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-28 04:51:36.172471
• Title: Learning low-dimensional dynamics from whole-brain data improves task capture
• Title（参考訳）: 全体脳データからの低次元ダイナミクス学習によるタスクキャプチャの改善
• Authors: Eloy Geenjaar, Donghyun Kim, Riyasat Ohib, Marlena Duda, Amrit Kashyap, Sergey Plis, Vince Calhoun
• Abstract要約: 逐次変分オートエンコーダ(SVAE)を用いたニューラルダイナミクスの低次元近似学習手法を提案する。 本手法は,従来の手法よりも精度の高い認知過程を予測できるスムーズなダイナミクスを見出す。 我々は、モータ、ワーキングメモリ、リレーショナル処理タスクを含む様々なタスクfMRIデータセットに対するアプローチを評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.82277518679026
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The neural dynamics underlying brain activity are critical to understanding cognitive processes and mental disorders. However, current voxel-based whole-brain dimensionality reduction techniques fall short of capturing these dynamics, producing latent timeseries that inadequately relate to behavioral tasks. To address this issue, we introduce a novel approach to learning low-dimensional approximations of neural dynamics by using a sequential variational autoencoder (SVAE) that represents the latent dynamical system via a neural ordinary differential equation (NODE). Importantly, our method finds smooth dynamics that can predict cognitive processes with accuracy higher than classical methods. Our method also shows improved spatial localization to task-relevant brain regions and identifies well-known structures such as the motor homunculus from fMRI motor task recordings. We also find that non-linear projections to the latent space enhance performance for specific tasks, offering a promising direction for future research. We evaluate our approach on various task-fMRI datasets, including motor, working memory, and relational processing tasks, and demonstrate that it outperforms widely used dimensionality reduction techniques in how well the latent timeseries relates to behavioral sub-tasks, such as left-hand or right-hand tapping. Additionally, we replace the NODE with a recurrent neural network (RNN) and compare the two approaches to understand the importance of explicitly learning a dynamical system. Lastly, we analyze the robustness of the learned dynamical systems themselves and find that their fixed points are robust across seeds, highlighting our method's potential for the analysis of cognitive processes as dynamical systems.
• Abstract（参考訳）: 脳活動の基盤となる神経動力学は、認知過程や精神障害を理解する上で重要である。 しかし、現在のvoxelベースの全脳次元減少技術は、これらのダイナミクスを捉えるのに足りず、動作タスクに不適切な潜在時系列を生成する。 この問題に対処するために,ニューラル常微分方程式(NODE)を介して潜在力学系を表す逐次変分オートエンコーダ(SVAE)を用いて,ニューラルダイナミクスの低次元近似を学習する新しい手法を提案する。 さらに,従来の手法よりも精度の高い認知過程を予測できるスムースなダイナミクスを見出した。 また, 課題関連脳領域への空間的局在の改善や, fmri 運動課題記録から運動ホマルスなどの既知の構造を同定する。 また、潜在空間への非線形投影は特定のタスクのパフォーマンスを高め、将来の研究に有望な方向を提供する。 我々は,運動,作業記憶,リレーショナル処理タスクなど,さまざまなタスクfMRIデータセットに対するアプローチを評価するとともに,左手や右手のタッピングなどの動作サブタスクの関連性について,広く使われている次元削減技術より優れていることを示す。 さらに、NODEをリカレントニューラルネットワーク(RNN)に置き換え、動的システムを明示的に学習することの重要性を理解するための2つのアプローチを比較する。 最後に, 学習した力学系自体のロバスト性を分析し, その不動点が種子全体にわたって頑健であることを見出し, 認知過程を力学系として解析する手法の可能性を強調した。

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