論文の概要: Copula-Linked Parallel ICA: A Method for Coupling Structural and Functional MRI brain Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.19774v2
• Date: Tue, 19 Nov 2024 19:56:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-21 16:11:12.859896
• Title: Copula-Linked Parallel ICA: A Method for Coupling Structural and Functional MRI brain Networks
• Title（参考訳）: Copula-Linked Parallel ICA: 構造的および機能的MRI脳ネットワークの結合方法
• Authors: Oktay Agcaoglu, Rogers F. Silva, Deniz Alacam, Sergey Plis, Tulay Adali, Vince Calhoun,
• Abstract要約: 機能的MRI(fMRI)と構造的MRI(sMRI)を融合させる以前の研究では、このアプローチの利点が示されている。 我々は、深層学習フレームワーク、コプラと独立成分分析(ICA)を組み合わせた新しい融合法、コプラリンク並列ICA(CLiP-ICA)を開発した。 CLiP-ICAは、脳、感覚運動、視覚、認知制御、デフォルトモードネットワークなど、強い結合と弱い結合sMRIとfMRIネットワークの両方を効果的にキャプチャする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5277756703318045
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• Abstract: Different brain imaging modalities offer unique insights into brain function and structure. Combining them enhances our understanding of neural mechanisms. Prior multimodal studies fusing functional MRI (fMRI) and structural MRI (sMRI) have shown the benefits of this approach. Since sMRI lacks temporal data, existing fusion methods often compress fMRI temporal information into summary measures, sacrificing rich temporal dynamics. Motivated by the observation that covarying networks are identified in both sMRI and resting-state fMRI, we developed a novel fusion method, by combining deep learning frameworks, copulas and independent component analysis (ICA), named copula linked parallel ICA (CLiP-ICA). This method estimates independent sources for each modality and links the spatial sources of fMRI and sMRI using a copula-based model for more flexible integration of temporal and spatial data. We tested CLiP-ICA using data from the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI). Our results showed that CLiP-ICA effectively captures both strongly and weakly linked sMRI and fMRI networks, including the cerebellum, sensorimotor, visual, cognitive control, and default mode networks. It revealed more meaningful components and fewer artifacts, addressing the long-standing issue of optimal model order in ICA. CLiP-ICA also detected complex functional connectivity patterns across stages of cognitive decline, with cognitively normal subjects generally showing higher connectivity in sensorimotor and visual networks compared to patients with Alzheimer, along with patterns suggesting potential compensatory mechanisms.
• Abstract（参考訳）: 異なる脳画像モダリティは、脳機能と構造に関するユニークな洞察を提供する。 これらを組み合わせることで、神経機構の理解を深めることができます。 機能的MRI(fMRI)と構造的MRI(sMRI)を融合させる以前のマルチモーダル研究は、このアプローチの利点を示している。 sMRIには時間的データがないため、既存の融合法はしばしばfMRIの時間的情報を要約尺度に圧縮し、豊かな時間的ダイナミクスを犠牲にする。 我々は,sMRIとsing-state fMRIの両方で共分散ネットワークが同定されるという観察に触発され,深層学習フレームワーク,コプラ,独立成分分析(ICA)を組み合わせた新しい融合法を開発した。 本手法は,各モードの独立音源を推定し,時空間データのより柔軟な統合のためのコプラモデルを用いて,fMRIとsMRIの空間音源をリンクする。 アルツハイマー病神経画像イニシアチブ(ADNI)のデータを用いてCLiP-ICAを試験した。 以上の結果から,CLiP-ICAは,脳,感覚運動,視覚,認知制御,デフォルトモードネットワークなど,強結合と弱結合のsMRIおよびfMRIネットワークの両方を効果的に捉えていることがわかった。 ICAにおける最適なモデルオーダーの長年の問題に対処するため、より意味のあるコンポーネントとより少ないアーティファクトを明らかにした。 CLiP-ICAは認知低下の段階にわたって複雑な機能的接続パターンを検知し、認知正常な被験者は、アルツハイマー患者と比較して感覚運動と視覚ネットワークの接続性が高いことを示し、また、潜在的な補償機構を示すパターンも検出した。

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