論文の概要: Data Integration with Fusion Searchlight: Classifying Brain States from Resting-state fMRI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.10161v1
• Date: Fri, 13 Dec 2024 14:24:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-16 15:01:39.310360
• Title: Data Integration with Fusion Searchlight: Classifying Brain States from Resting-state fMRI
• Title（参考訳）: Fusion Searchlightによるデータ統合:静止状態fMRIからの脳状態の分類
• Authors: Simon Wein, Marco Riebel, Lisa-Marie Brunner, Caroline Nothdurfter, Rainer Rupprecht, Jens V. Schwarzbach,
• Abstract要約: 本稿では,異なる静止状態fMRI計測値に含まれる相補的な情報を組み合わせるための融合サーチライトフレームワークを提案する。 説明可能なAIによって、各メトリックのデコードに対する差分の影響を再構築できることを示します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Spontaneous neural activity observed in resting-state fMRI is characterized by complex spatio-temporal dynamics. Different measures related to local and global brain connectivity and fluctuations in low-frequency amplitudes can quantify individual aspects of these neural dynamics. Even though such measures are derived from the same functional signals, they are often evaluated separately, neglecting their interrelations and potentially reducing the analysis sensitivity. In our study, we present a fusion searchlight (FuSL) framework to combine the complementary information contained in different resting-state fMRI metrics and demonstrate how this can improve the decoding of brain states. Moreover, we show how explainable AI allows us to reconstruct the differential impact of each metric on the decoding, which additionally increases spatial specificity of searchlight analysis. In general, this framework can be adapted to combine information derived from different imaging modalities or experimental conditions, offering a versatile and interpretable tool for data fusion in neuroimaging.
• Abstract（参考訳）: 静止状態fMRIで観察される自発神経活動は、複雑な時空間ダイナミクスによって特徴づけられる。 低周波振幅における局所的および大域的な脳の接続とゆらぎに関する異なる測定は、これらの神経力学の個々の側面を定量化することができる。 このような測定は、同じ機能信号から導かれるが、しばしば別々に評価され、相互関係を無視し、分析感度を低下させる可能性がある。 本研究では、異なる静止状態fMRI測定値に含まれる相補的な情報を組み合わせて、融合サーチライト(FuSL)フレームワークを提案し、これが脳状態の復号化をいかに改善できるかを実証する。 さらに、説明可能なAIによって、各メトリックのデコードに対する差分の影響を再構築し、検索光解析の空間的特異性を高める方法を示す。 一般に、このフレームワークは、異なるイメージングモードまたは実験条件から派生した情報を組み合わせて、ニューロイメージングにおけるデータ融合のための汎用的で解釈可能なツールを提供するように適応することができる。

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