論文の概要: Association between Prefrontal fNIRS signals during Cognitive tasks and College scholastic ability test (CSAT) scores: Analysis using a quantum annealing approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.04287v1
• Date: Tue, 6 Feb 2024 04:44:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-08 18:32:11.287514
• Title: Association between Prefrontal fNIRS signals during Cognitive tasks and College scholastic ability test (CSAT) scores: Analysis using a quantum annealing approach
• Title（参考訳）: 認知課題中の前頭前野fnirs信号と大学学力テスト(csat)得点との関連性--量子アニーリング法による解析
• Authors: Yeaju Kim, Junggu Choi, Bora Kim, Yongwan Park, Jihyun Cha, Jongkwan Choi, and Sanghoon Han
• Abstract要約: 前頭前葉のfNIRS信号を解析し,認知課題と学業成績との関連について検討した。 CSATスコアと相関する認知タスクを識別するために、fNIRSデータに新しい量子アニール(QA)特徴選択アルゴリズムを適用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4038539043067986
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Academic achievement is a critical measure of intellectual ability, prompting extensive research into cognitive tasks as potential predictors. Neuroimaging technologies, such as functional near-infrared spectroscopy (fNIRS), offer insights into brain hemodynamics, allowing understanding of the link between cognitive performance and academic achievement. Herein, we explored the association between cognitive tasks and academic achievement by analyzing prefrontal fNIRS signals. A novel quantum annealer (QA) feature selection algorithm was applied to fNIRS data to identify cognitive tasks correlated with CSAT scores. Twelve features (signal mean, median, variance, peak, number of peaks, sum of peaks, slope, minimum, kurtosis, skewness, standard deviation, and root mean square) were extracted from fNIRS signals at two time windows (10- and 60-second) to compare results from various feature variable conditions. The feature selection results from the QA-based and XGBoost regressor algorithms were compared to validate the former's performance. In a three-step validation process using multiple linear regression models, correlation coefficients between the feature variables and the CSAT scores, model fitness (adjusted R2), and model prediction error (RMSE) values were calculated. The quantum annealer demonstrated comparable performance to classical machine learning models, and specific cognitive tasks, including verbal fluency, recognition, and the Corsi block tapping task, were correlated with academic achievement. Group analyses revealed stronger associations between Tower of London and N-back tasks with higher CSAT scores. Quantum annealing algorithms have significant potential in feature selection using fNIRS data, and represents a novel research approach. Future studies should explore predictors of academic achievement and cognitive ability.
• Abstract（参考訳）: 学術的達成は知的能力の重要な尺度であり、潜在的な予測因子としての認知タスクの広範な研究を促す。 機能近赤外分光法(fNIRS)のようなニューロイメージング技術は、脳の血行動態に関する洞察を与え、認知能力と学術的成果との関係を理解する。 そこで本研究では,前頭前部fNIRS信号の解析により,認知課題と学業成績との関連性を検討した。 CSATスコアと相関する認知タスクを識別するために、fNIRSデータに新しい量子アニール(QA)特徴選択アルゴリズムを適用した。 2つの時間窓(10秒,60秒)におけるfnirs信号から12の特徴(信号平均,中央値,分散値,ピーク数,ピーク数,ピーク数,ピーク数,ピーク数,斜面,極小値,クルトシス,歪度,標準偏差,根平均正方形)を抽出し,各特徴量条件の比較を行った。 QAベースおよびXGBoost回帰器アルゴリズムの特徴選択結果を比較し,前者の性能評価を行った。 複数の線形回帰モデルを用いた3段階の検証プロセスにおいて,特徴変数とCSATスコアの相関係数,モデル適合度(調整R2),モデル予測誤差(RMSE)値を算出した。 量子アニーラーは古典的な機械学習モデルに匹敵する性能を示し、言語流布、認識、コルシブロックタッピングタスクを含む特定の認知タスクは、学術的な成果と相関していた。 グループ分析の結果、ロンドンのタワーと高いCSATスコアを持つNバックタスクの関係が強くなった。 量子アニールアルゴリズムはfNIRSデータを用いた特徴選択において大きな可能性を持ち、新しい研究手法である。 今後の研究は、学術的達成と認知能力の予測因子を探るべきである。

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