論文の概要: Advancing fNIRS Neuroimaging through Synthetic Data Generation and Machine Learning Applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.11242v1
- Date: Sat, 18 May 2024 09:50:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-21 18:48:01.261249
- Title: Advancing fNIRS Neuroimaging through Synthetic Data Generation and Machine Learning Applications
- Title（参考訳）: 合成データ生成と機械学習によるfNIRSニューロイメージングの促進
- Authors: Eitan Waks,
- Abstract要約: 本研究では,機能的近赤外分光法(fNIRS)の神経イメージングへの統合的アプローチを提案する。
高品質なニューロイメージングデータセットの不足に対処することにより、モンテカルロシミュレーションとパラメトリックヘッドモデルを利用して総合的な合成データセットを生成する。
スケーラブルなデータ生成と処理のためにクラウドベースのインフラストラクチャが確立され、ニューロイメージングデータのアクセシビリティと品質が向上する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This study presents an integrated approach for advancing functional Near-Infrared Spectroscopy (fNIRS) neuroimaging through the synthesis of data and application of machine learning models. By addressing the scarcity of high-quality neuroimaging datasets, this work harnesses Monte Carlo simulations and parametric head models to generate a comprehensive synthetic dataset, reflecting a wide spectrum of conditions. We developed a containerized environment employing Docker and Xarray for standardized and reproducible data analysis, facilitating meaningful comparisons across different signal processing modalities. Additionally, a cloud-based infrastructure is established for scalable data generation and processing, enhancing the accessibility and quality of neuroimaging data. The combination of synthetic data generation with machine learning techniques holds promise for improving the accuracy, efficiency, and applicability of fNIRS tomography, potentially revolutionizing diagnostics and treatment strategies for neurological conditions. The methodologies and infrastructure developed herein set new standards in data simulation and analysis, paving the way for future research in neuroimaging and the broader biomedical engineering field.
- Abstract（参考訳）: 本研究では、データ合成と機械学習モデルの適用を通じて、機能的近赤外分光(fNIRS)ニューロイメージングを進めるための統合的アプローチを提案する。
高品質なニューロイメージングデータセットの不足に対処することにより、モンテカルロシミュレーションとパラメトリックヘッドモデルを利用して、幅広い条件を反映した総合的な合成データセットを生成する。
我々は、DockerとXarrayを使ったコンテナ化された環境を開発し、標準化された再現可能なデータ分析を行い、異なる信号処理モード間で有意義な比較を可能にした。
さらに、スケーラブルなデータ生成と処理のためにクラウドベースのインフラストラクチャが確立され、ニューロイメージングデータのアクセシビリティと品質が向上する。
合成データ生成と機械学習技術の組み合わせは、fNIRSトモグラフィーの精度、効率、適用性の向上を約束する。
ここで開発された方法論とインフラは、データシミュレーションと分析の新しい標準を定め、ニューロイメージングと幅広いバイオメディカルエンジニアリング分野における将来の研究の道を開いた。
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