論文の概要: Computational limits to the legibility of the imaged human brain
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.07096v4
- Date: Tue, 2 Apr 2024 19:12:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-04 23:17:50.887342
- Title: Computational limits to the legibility of the imaged human brain
- Title（参考訳）: 画像脳の可視性に対する計算的限界
- 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データから25個の生物特性の予測可能性を評価する。
性別の高い予測可能性(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、R225)は、新しい最先端性能と、他の特性の驚くほど低い予測可能性との間に相違があることを見出した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.537030316387611
- 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 23 810 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 fully-connected feed-forward neural networks of demographic, psychological, serological, chronic disease, 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 psychology better than the coincidence of chronic disease (p<0.05). Serology predicted chronic disease (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 are needed to decipher individual level characteristics from the human 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のかは、いまだ不明である。
本稿では,データを用いた解答可能性について包括的に検討し,前例のない規模で計算する。
英国バイオバンクの23人中810人を対象に,構造的および機能的神経画像データの組合せから,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時間において、人口統計学、心理学的、血清学的、慢性疾患、機能的接続特性の完全接続フィードフォワードニューラルネットワーク、マクロ脳イメージングのユニモーダルとマルチモーダルの畳み込みニューラルネットワークモデルを含む700個の個人予測モデルをトレーニングし、最適化し、評価する。
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。
構造像も機能像も、慢性疾患の偶然(p<0.05。
血清学的には慢性疾患 (p<0.05) と予測され, 疾患 (p<0.001) , 構造的神経画像 (p<0.05) で予測された。
以上の結果から,ヒト脳から個々のレベルの特徴を抽出するためには,より情報的な画像撮影か,より強力なモデルが必要であることが示唆された。
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