論文の概要: Benchmarking External Generalization of SPD Matrix Learning for Resting-State fMRI Connectome Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.30418v1
- Date: Mon, 31 Aug 2026 08:15:08 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-01 18:31:31.303275
- Title: Benchmarking External Generalization of SPD Matrix Learning for Resting-State fMRI Connectome Prediction
- Title（参考訳）: 静止状態fMRIコネクトーム予測のためのSPD行列学習のベンチマーク外部一般化
- Abstract要約: テストデータが完全に保持された rs-fMRI データセットから得られる場合、データセット内のパフォーマンスが継続するかどうかを問う。
6つのrs-fMRIデータセットに再現可能な年齢予測ベンチマークを導入する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.50001465263556
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Resting-state functional magnetic resonance imaging (rs-fMRI) functional connectivity (FC) matrices are widely used for individual-level prediction, but strong performance within one cohort may not generalize to a new cohort. We ask whether within-dataset performance remains when the test data come from an entirely held-out rs-fMRI dataset. Each scan is represented as a regularized symmetric positive definite (SPD) correlation connectome, which allows methods to use the geometry of the SPD manifold. We introduce a reproducible age-prediction benchmark across six rs-fMRI datasets: COBRE, ADNIDOD, Cam-CAN, ABIDE, OASIS-3, and ADNI. The benchmark compares a vectorized correlation baseline, Tangent-Space Ridge, SPDNet, and split-wise Riemannian harmonization under within-dataset GroupKFold, pooled GroupKFold, and leave-one-dataset-out (LODO) evaluation. Within-dataset and pooled GroupKFold results are substantially more favorable than LODO results. When an entire dataset is held out, prediction error increases, differences among methods narrow, and performance is strongly affected by age-range mismatch and cohort heterogeneity. The benchmark provides common inputs, model settings, data splits, and analysis scripts so that future SPD matrix learning methods can be evaluated under the same external-validation protocol.
- Abstract（参考訳）: Resting-state functional MRI (rs-fMRI) functional connection (FC) matrices are widely used for individual-level prediction, but strong performance in one cohort may not generalize to a new cohort。
テストデータが完全に保持された rs-fMRI データセットから得られる場合、データセット内のパフォーマンスが継続するかどうかを問う。
各スキャンは正規化対称正定値(SPD)相関コネクトームとして表現され、SPD多様体の幾何学をメソッドで使用することができる。
我々は,6つのrs-fMRIデータセット(COBRE, ADNIDOD, Cam-CAN, ABIDE, OASIS-3, ADNI)に再現可能な年齢予測ベンチマークを導入する。
このベンチマークでは、ベクトル化された相関ベースライン、Tangent-Space Ridge、SPDNet、および、内部データセットのGroupKFold、プールされたGroupKFold、Left-one-dataset-out (LODO) による分割ワイドリーマン調和を比較した。
データセット内およびプールされたGroupKFoldの結果は、LODO結果よりもかなり好ましい。
データセット全体を保持すると、予測エラーが増加し、メソッド間の差が狭まり、パフォーマンスは年齢差ミスマッチとコホートの不均一性によって強く影響を受ける。
このベンチマークは、一般的な入力、モデル設定、データ分割、分析スクリプトを提供し、将来のSPD行列学習方法を同じ外部検証プロトコルで評価できるようにしている。
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