論文の概要: The legibility of the imaged human brain
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.07096v2
- Date: Thu, 9 Nov 2023 13:50:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-10 17:47:18.542857
- Title: The legibility of the imaged human brain
- Title（参考訳）: イメージされた人間の脳の正当性
- Authors: James K Ruffle, Robert J Gray, Samia Mohinta, Guilherme Pombo,
Chaitanya Kaul, Harpreet Hyare, Geraint Rees, Parashkev Nachev
- Abstract要約: 構造的および機能的神経画像データから25個の生体特性の予測可能性を評価する。
精度の高い99.7%, 年齢(平均絶対誤差2.048年, R2 0.859, および重量(平均絶対誤差2.609Kg, R2 0.625)の有意な高い予測可能性を見出した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.560160322825541
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Our knowledge of the organisation of the human brain at the population-level
is yet to translate into power to predict functional differences at the
individual-level, limiting clinical applications, and casting doubt on the
generalisability of inferred mechanisms. It remains unknown whether the
difficulty arises from the absence of individuating biological patterns within
the brain, or from limited power to access them with the models and compute at
our disposal. Here we comprehensively investigate the resolvability of such
patterns with data and compute at unprecedented scale. Across 23810 unique
participants from UK Biobank, we systematically evaluate the predictability of
25 individual biological characteristics, from all available combinations of
structural and functional neuroimaging data. Over 4526 GPU*hours of
computation, we train, optimize, and evaluate out-of-sample 700 individual
predictive models, including multilayer perceptrons of demographic,
psychological, serological, chronic morbidity, and functional connectivity
characteristics, and both uni- and multi-modal 3D convolutional neural network
models of macro- and micro-structural brain imaging. We find a marked
discrepancy between the high predictability of sex (balanced accuracy 99.7%),
age (mean absolute error 2.048 years, R2 0.859), and weight (mean absolute
error 2.609Kg, R2 0.625), for which we set new state-of-the-art performance,
and the surprisingly low predictability of other characteristics. Neither
structural nor functional imaging predicted individual psychology better than
the coincidence of common chronic morbidity (p<0.05). Serology predicted common
morbidity (p<0.05) and was best predicted by it (p<0.001), followed by
structural neuroimaging (p<0.05). Our findings suggest either more informative
imaging or more powerful models will be needed to decipher individual level
characteristics from the brain.
- Abstract（参考訳）: 人口レベルでの人間の脳の組織に関する我々の知識は、個々のレベルでの機能的差異を予測し、臨床応用を制限し、推論されたメカニズムの一般化可能性に疑問を投げかける力にはまだ変換されていない。
この困難は、脳内の生物学的パターンが分別されていないことや、モデルでそれらにアクセスし、処理時に計算する能力が限られていることから生じるかどうかは不明である。
本稿では,このようなパターンの可解性をデータを用いて包括的に調査し,前例のない規模で計算する。
英国バイオバンクの23810名を対象に,構造的および機能的ニューロイメージングデータの組み合わせから,25個の生物学的特徴の予測可能性を体系的に評価した。
4526以上のgpu*時間計算を行い、人口、心理学、血清学的、慢性的形態、機能的接続特性の多層パーセプトロンを含む700以上の個別予測モデルを訓練、最適化、評価し、マクロおよびマイクロ構造脳イメージングの3次元畳み込みニューラルネットワークモデルを構築した。
性別の予測可能性(精度99.7%)、年齢(平均絶対誤差2.048年、R2 0.859)、体重(平均絶対誤差2.609Kg、R2 0.625)の間には顕著な相違が見られ、そこでは新たな最先端性能を設定し、他の特性の予想可能性も驚くほど低い。
構造的および機能的イメージングは、共通の慢性死の一致よりも個々の心理学を予測していない(p<0.05)。
血清学的には共通致死率 (p<0.05) が予測され, 好ましくはp<0.001) , 次いで構造的神経イメージング (p<0.05) が予測された。
以上の結果から、より情報的画像化やより強力なモデルが脳から個々のレベルの特徴を解読するために必要であることが示唆された。
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