論文の概要: Denoising Variational Autoencoder as a Feature Reduction Pipeline for the diagnosis of Autism based on Resting-state fMRI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.00068v1
• Date: Mon, 30 Sep 2024 09:38:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-05 15:09:43.554820
• Title: Denoising Variational Autoencoder as a Feature Reduction Pipeline for the diagnosis of Autism based on Resting-state fMRI
• Title（参考訳）: 静止状態fMRIに基づく自閉症診断のための特徴量削減パイプラインとしての変分オートエンコーダ
• Authors: Xinyuan Zheng, Orren Ravid, Robert A. J. Barry, Yoojean Kim, Qian Wang, Young-geun Kim, Xi Zhu, Xiaofu He,
• Abstract要約: 自閉症スペクトラム障害(Autism spectrum disorder、ASD)は、発達過程において、制限された関心とコミュニケーションの困難を特徴とする疾患である。 静止状態fMRI(rs-fMRI)を用いたASD特徴量削減パイプラインを提案する。 我々はNcutsのパーセレーションとPower atlasを使って機能的な接続データを抽出し、3万以上の機能を実現した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.871709357017416
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Autism spectrum disorders (ASDs) are developmental conditions characterized by restricted interests and difficulties in communication. The complexity of ASD has resulted in a deficiency of objective diagnostic biomarkers. Deep learning methods have gained recognition for addressing these challenges in neuroimaging analysis, but finding and interpreting such diagnostic biomarkers are still challenging computationally. We propose an ASD feature reduction pipeline using resting-state fMRI (rs-fMRI). We used Ncuts parcellations and Power atlas to extract functional connectivity data, resulting in over 30 thousand features. Then the pipeline further compresses the connectivities into 5 latent Gaussian distributions, providing is a low-dimensional representation of the data, using a denoising variational autoencoder (DVAE). To test the method, we employed the extracted latent features from the DVAE to classify ASD using traditional classifiers such as support vector machine (SVM) on a large multi-site dataset. The 95% confidence interval for the prediction accuracy of the SVM is [0.63, 0.76] after site harmonization using the extracted latent distributions. Without using DVAE, the prediction accuracy is 0.70, which falls within the interval. This implies that the model successfully encodes the diagnostic information in rs-fMRI data to 5 Gaussian distributions (10 features) without sacrificing prediction performance. The runtime for training the DVAE and obtaining classification results from its extracted latent features (37 minutes) was 7 times shorter compared to training classifiers directly on the raw connectivity matrices (5-6 hours). Our findings also suggest that the Power atlas provides more effective brain connectivity insights for diagnosing ASD than Ncuts parcellations. The encoded features can be used for the help of diagnosis and interpretation of the disease.
• Abstract（参考訳）: 自閉症スペクトラム障害(Autism spectrum disorder、ASD)は、発達過程において、制限された関心とコミュニケーションの困難を特徴とする疾患である。 ASDの複雑さは客観的な診断バイオマーカーの欠如をもたらす。 深層学習法は神経画像解析におけるこれらの課題に対処するために認識されているが、そのような診断バイオマーカーの発見と解釈はいまだに計算的に困難である。 本研究では,静止状態fMRI(rs-fMRI)を用いたASD特徴量削減パイプラインを提案する。 我々はNcutsのパーセレーションとPower atlasを使って機能的な接続データを抽出し、3万以上の機能を実現した。 次に、パイプラインはさらに接続性を5つの潜在ガウス分布に圧縮し、DVAE(denoising variational autoencoder)を用いてデータの低次元表現を提供する。 提案手法をテストするために,DVAEから抽出した潜在機能を用いて,大規模マルチサイトデータセット上のサポートベクトルマシン(SVM)などの従来の分類器を用いてASDを分類した。 SVMの予測精度に対する95%信頼区間は, 抽出した潜伏分布を用いたサイト調和後の[0.63, 0.76]である。 DVAEを使用しなければ、予測精度は0.70であり、間隔内に収まる。 このモデルでは, 予測性能を犠牲にすることなく, rs-fMRIデータの診断情報を5つのガウス分布(10特徴)に符号化することができた。 DVAEをトレーニングし、抽出した潜伏特性(37分)から分類結果を得るためのランタイムは、生の接続行列(5～6時間)のトレーニング分類器よりも7倍短かった。 以上の結果から,パワーアトラスは,Ncuts解析よりもASDの診断に有効な脳接続の洞察を提供する可能性が示唆された。 コード化された特徴は、疾患の診断と解釈の助けとなる。

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