論文の概要: Mapping minds not averages: a scalable subject-specific manifold learning framework for neuroimaging data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.00196v1
• Date: Wed, 30 Apr 2025 21:40:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:55.180655
• Title: Mapping minds not averages: a scalable subject-specific manifold learning framework for neuroimaging data
• Title（参考訳）: 平均ではない心のマッピング--ニューロイメージングのためのスケーラブルな対象特化多様体学習フレームワーク
• Authors: Eloy Geenjaar, Vince Calhoun,
• Abstract要約: 構造化データと時間的非構造化データの両方にわたる主観的空間変動を捉えることができる多様体学習フレームワークを提案する。 本研究では,このフレームワークを大規模データセットに効率よく拡張し,新たな対象に最適化することを示す。 以上より,本フレームワークは臨床的に関連のある脳活動パターンを明らかにすることができることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Mental and cognitive representations are believed to reside on low-dimensional, non-linear manifolds embedded within high-dimensional brain activity. Uncovering these manifolds is key to understanding individual differences in brain function, yet most existing machine learning methods either rely on population-level spatial alignment or assume data that is temporally structured, either because data is aligned among subjects or because event timings are known. We introduce a manifold learning framework that can capture subject-specific spatial variations across both structured and temporally unstructured neuroimaging data. On simulated data and two naturalistic fMRI datasets (Sherlock and Forrest Gump), our framework outperforms group-based baselines by recovering more accurate and individualized representations. We further show that the framework scales efficiently to large datasets and generalizes well to new subjects. To test this, we apply the framework to temporally unstructured resting-state fMRI data from individuals with schizophrenia and healthy controls. We further apply our method to a large resting-state fMRI dataset comprising individuals with schizophrenia and controls. In this setting, we demonstrate that the framework scales efficiently to large populations and generalizes robustly to unseen subjects. The learned subject-specific spatial maps our model finds reveal clinically relevant patterns, including increased activation in the basal ganglia, visual, auditory, and somatosensory regions, and decreased activation in the insula, inferior frontal gyrus, and angular gyrus. These findings suggest that our framework can uncover clinically relevant subject-specific brain activity patterns. Our approach thus provides a scalable and individualized framework for modeling brain activity, with applications in computational neuroscience and clinical research.
• Abstract（参考訳）: 心的・認知的な表現は、高次元脳活動に埋め込まれた低次元の非線形多様体に存在すると考えられている。 これらの多様体を明らかにすることは、脳機能の個人差を理解する上で鍵となるが、既存の機械学習手法の多くは、集団レベルの空間的アライメントに依存するか、時間的に構造化されたデータを仮定する。 本研究では, 時間的・時間的非構造的ニューロイメージングデータの両方において, 主観的空間変動を捉えることができる多様体学習フレームワークを提案する。 シミュレーションデータと2つの自然主義的fMRIデータセット(SherlockとForrester Gump)について、より正確で個別化された表現を復元することにより、我々のフレームワークはグループベースベースラインより優れています。 さらに、このフレームワークは大規模データセットに効率よくスケールし、新しい主題によく当てはまることを示す。 これをテストするために,統合失調症および健常者からの時間的非構造的静止状態fMRIデータに適用した。 さらに,統合失調症とコントロールを有する個人からなる大規模安静時fMRIデータセットに適用した。 そこで本研究では,この枠組みを多人数に効率よく拡張し,目に見えない被験者に強固に一般化することを示した。 対象別空間地図では, 基底神経節, 視覚, 聴覚, 体性感覚野の活性化, 内臓, 下前頭回, 角回における活性化の低下など, 臨床的に関連のあるパターンがみられた。 以上より,本フレームワークは臨床的に関連のある脳活動パターンを明らかにすることができることが示唆された。 そこで本手法は,脳活動のモデル化のためのスケーラブルで個別化された枠組みを提供し,計算神経科学および臨床研究に応用する。

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