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J-GLOBAL ID：201802231476123389   整理番号：18A0800220

多被験者fMRIデータのための低ランク多変量一般線形モデルと脳応答比較のための非凸最適化アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A low-rank multivariate general linear model for multi-subject fMRI data and a non-convex optimization algorithm for brain response comparison

著者 (8件)： Zhang Tingting (Department of Statistics, University of Virginia, Charlottesville, VA 22904, USA) ,  Pham Minh (Department of Statistics, University of Virginia, Charlottesville, VA 22904, USA) ,  Sun Jianhui (Department of Statistics, University of Virginia, Charlottesville, VA 22904, USA) ,  Yan Guofen (Division of Biostatistics, University of Virginia, Charlottesville, VA 22904, USA) ,  Li Huazhang (Department of Statistics, University of Virginia, Charlottesville, VA 22904, USA) ,  Sun Yinge (Department of Statistics, University of Virginia, Charlottesville, VA 22904, USA) ,  Gonzalez Marlen Z. (Department of Psychology, University of Virginia, Charlottesville, VA 22904, USA) ,  Coan James A. (Department of Psychology, University of Virginia, Charlottesville, VA 22904, USA)
資料名： NeuroImage  (NeuroImage)
巻： 173  ページ： 580-591  発行年： 2018年 
JST資料番号： W3139A  ISSN： 1053-8119  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文の焦点は,異なる刺激に対する脳応答を評価し,複数の被験者,刺激誘発機能的磁気共鳴画像(fMRI)データを用いて異なる応答を有する脳領域を同定することである。設計された刺激に対する多くの脳ボクセルの応答を共同的にモデル化するために,刺激誘発fMRIデータに対する新しい低ランク多変量一般線形モデル(LRMGLM)を提示した。新しいモデルは,異なる領域と刺激タイプにわたる血液動態応答関数(HRFs)の変化を特性化するのに柔軟であるだけでなく,ボクセルを横切る情報「借bor」を可能にし,HRFsに対する典型的な非パラメトリックモデルよりもはるかに少ないパラメータを使用する。提案したLRMGLMを推定するために,時間的および空間的に滑らかなHRF推定に導く新しいペナルティ化最適化関数を導入した。最適化関数を最小化し,刺激に対する異なる応答を持つボクセルを同定するための効率的な最適化アルゴリズムを開発した。提案した方法は,高い感度と特異性の両方を達成することにより,いくつかの既存のボクセル法よりも優れていることを示した。提案した方法を感情研究で収集したfMRIデータに適用し,設計された脅威と制御刺激に対して異なる応答を持つ前方dACCを同定した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： キャラクタリゼーション ,  ペナルティ ,  *最適化 ,  応答関数 ,  *アルゴリズム ,  モデリング ,  血液動態 ,  ボクセル
準シソーラス用語： 特異性 ,  *最適アルゴリズム ,  パラメトリックモデル ,  *線形モデル ,  *多変量 ,  *機能的MRI ,  *被験者 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： fMRI ,  血液動態応答機能 ,  行列因子分解 ,  最適化 ,  正則化 ,  スプライン

分類 (1件)： 医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (8件)： 被験者 ,  fMRI ,  多変量 ,  線形モデル ,  脳 ,  応答 ,  非凸最適化 ,  アルゴリズム