論文の概要: No More Sliding-Windows: Dynamic Functional Connectivity Based On Random Convolutions Without Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.16619v1
• Date: Mon, 24 Jun 2024 13:02:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-25 14:44:42.816576
• Title: No More Sliding-Windows: Dynamic Functional Connectivity Based On Random Convolutions Without Learning
• Title（参考訳）: No more Sliding-Windows: 学習なしのランダム畳み込みに基づく動的関数接続性
• Authors: Yongjie Duan, Zhiying Long,
• Abstract要約: 本研究では,ランダムな畳み込みに基づく特徴拡張手法を提案する。 実データにおけるジェンダー差分法による研究により、ランダム畳み込み法はスライディングウインドウ法よりも多くの性別差を明らかにすることが明らかとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8416014644193066
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the field of dynamic functional connectivity, the sliding-window method is widely used and its stability is generally recognized. However, the sliding-window method's data processing within the window is overly simplistic, which to some extent limits its effectiveness. This study proposes a feature expansion method based on random convolution, which achieves better and more noise-resistant results than the sliding-window method without requiring training. Experiments on simulated data show that the dynamic functional connectivity matrix and time series obtained using the random convolution method have a higher degree of fit (95.59\%) with the standard answers within shorter time windows, compared to the sliding-window method (45.99\%). Gender difference studies on real data also reveal that the random convolution method uncovers more gender differences than the sliding-window method. Through theoretical analysis, we propose a more comprehensive convolutional functional connectivity computation model, with the sliding-window method being a special case of this model, thereby opening up vast potential for research methods in dynamic functional connectivity.
• Abstract（参考訳）: 動的機能接続の分野では、スライドウインドウ法が広く使われ、安定性が一般に認識されている。 しかし,ウィンドウ内におけるスライディングウインドウ法のデータ処理は過度に単純化され,その有効性はある程度制限される。 本研究では,ランダムな畳み込みに基づく特徴拡張手法を提案する。 シミュレーションデータを用いた実験により、ランダム畳み込み法を用いて得られた動的機能接続行列と時系列は、スライドウインドウ法(45.99\%)と比較して、より短い時間ウィンドウ内での標準解に適合する(95.59\%)。 実データにおけるジェンダー差分法による研究により、ランダム畳み込み法はスライディングウインドウ法よりも多くの性別差を明らかにすることが明らかとなった。 理論的解析を通じて,このモデルの特別な場合であるスライドウインドウ法を用いて,より包括的な畳み込み関数接続計算モデルを提案する。

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