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/2410.00068v2
• Date: Sun, 05 Jan 2025 21:50:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-07 17:01:56.314374
• 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に基づく自閉症の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: 静止状態fMRIデータを用いた特徴量削減パイプラインを提案する。 rs-fMRIから機能接続データを抽出するためにクラドック・アトラスとパワー・アトラスを用いた。 変分オートエンコーダを用いることで,提案したパイプラインは接続機能を5つの潜在ガウス分布に圧縮する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.871709357017416
• License:
• 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. Here, we propose a feature reduction pipeline using resting-state fMRI data. We used Craddock atlas and Power atlas to extract functional connectivity data from rs-fMRI, resulting in over 30 thousand features. By using a denoising variational autoencoder, our proposed pipeline further compresses the connectivity features into 5 latent Gaussian distributions, providing is a low-dimensional representation of the data to promote computational efficiency and interpretability. To test the method, we employed the extracted latent representations to classify ASD using traditional classifiers such as SVM on a large multi-site dataset. The 95% confidence interval for the prediction accuracy of SVM is [0.63, 0.76] after site harmonization using the extracted latent distributions. Without using DVAE for dimensionality reduction, the prediction accuracy is 0.70, which falls within the interval. The DVAE successfully encoded the diagnostic information from rs-fMRI data without sacrificing prediction performance. The runtime for training the DVAE and obtaining classification results from its extracted latent features was 7 times shorter compared to training classifiers directly on the raw data. Our findings suggest that the Power atlas provides more effective brain connectivity insights for diagnosing ASD than Craddock atlas. Additionally, we visualized the latent representations to gain insights into the brain networks contributing to the differences between ASD and neurotypical brains.
• 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。 本稿では,静止状態fMRIデータを用いた特徴量削減パイプラインを提案する。 我々はクラドック・アトラスとパワー・アトラスを用いて、rs-fMRIから機能的接続データを抽出し、3万以上の特徴を得た。 提案するパイプラインは, 変分オートエンコーダを用いて, 接続機能を5つの潜在ガウス分布に圧縮し, データの低次元表現を提供し, 計算効率と解釈可能性を向上させる。 提案手法をテストするために,抽出した潜在表現を用いて,大規模なマルチサイトデータセット上で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。 次元減少のために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。 DVAEは、予測性能を犠牲にすることなく、rs-fMRIデータから診断情報を符号化した。 DVAEをトレーニングし、抽出した潜在特徴から分類結果を得るランタイムは、生データ上で直接の訓練分類器に比べて7倍短かった。 以上の結果から,Power atlas は Craddock atlas よりも ASD の診断に有効であると考えられた。 さらに、潜伏表現を可視化し、ASDとニューロタイプ脳の違いに寄与する脳ネットワークの洞察を得た。

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