論文の概要: Bayesian temporal biclustering with applications to multi-subject neuroscience studies
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.17131v1
- Date: Mon, 24 Jun 2024 20:41:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-26 18:21:22.716909
- Title: Bayesian temporal biclustering with applications to multi-subject neuroscience studies
- Title（参考訳）: ベイズ時間的双クラスター化と多目的神経科学研究への応用
- Authors: Federica Zoe Ricci, Erik B. Sudderth, Jaylen Lee, Megan A. K. Peters, Marina Vannucci, Michele Guindani,
- Abstract要約: 本研究では,時間不変な被検体の分割が時間変化による測定の分割を誘導するネスト分割を特徴とする時間的双クラスタリングのためのベイズモデルを提案する。
提案手法は,データ駆動による被検体数および測定クラスター数の決定と,測定分割における変化点数および位置の推定を可能にする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.515516311120015
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We consider the problem of analyzing multivariate time series collected on multiple subjects, with the goal of identifying groups of subjects exhibiting similar trends in their recorded measurements over time as well as time-varying groups of associated measurements. To this end, we propose a Bayesian model for temporal biclustering featuring nested partitions, where a time-invariant partition of subjects induces a time-varying partition of measurements. Our approach allows for data-driven determination of the number of subject and measurement clusters as well as estimation of the number and location of changepoints in measurement partitions. To efficiently perform model fitting and posterior estimation with Markov Chain Monte Carlo, we derive a blocked update of measurements' cluster-assignment sequences. We illustrate the performance of our model in two applications to functional magnetic resonance imaging data and to an electroencephalogram dataset. The results indicate that the proposed model can combine information from potentially many subjects to discover a set of interpretable, dynamic patterns. Experiments on simulated data compare the estimation performance of the proposed model against ground-truth values and other statistical methods, showing that it performs well at identifying ground-truth subject and measurement clusters even when no subject or time dependence is present.
- Abstract（参考訳）: 複数の被験者で収集した多変量時系列を解析することの問題点を考察し、時間とともに記録された測定値に類似した傾向を示す被験者群と、関連する測定値の時間変化群とを同定することを目的とする。
そこで本研究では,時間不変な被検体の分割が時間変動的な測定の分割を誘導する,ネスト分割を特徴とする時間的双クラスタリングのためのベイズモデルを提案する。
提案手法は,データ駆動による被検体数および測定クラスター数の決定と,測定分割における変化点数および位置の推定を可能にする。
マルコフ・チェイン・モンテカルロによるモデルフィッティングと後続推定を効率的に行うため,クラスタ割り当てシーケンスのブロック更新を導出する。
機能的磁気共鳴画像データと脳波データセットに応用した2つのモデルの性能について述べる。
その結果,提案モデルでは,潜在的に多くの被験者からの情報を組み合わせて,解釈可能な動的パターンの集合を見つけることが可能であることが示唆された。
シミュレーションデータを用いた実験は,提案モデルと地中構造値およびその他の統計的手法との比較を行い,対象物や時間依存が存在しない場合でも,地中構造と測定クラスターの同定に有効であることを示した。
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