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J-GLOBAL ID：201802239039079266   整理番号：18A2025008

安静状態機能的磁気共鳴イメージング(RS-fMRI)からの注意欠陥多動性障害(ADHD)の検出のための正則化空間フィルタリング法(R-SFM)【JST・京大機械翻訳】

Regularized Spatial Filtering Method (R-SFM) for detection of Attention Deficit Hyperactivity Disorder (ADHD) from resting-state functional Magnetic Resonance Imaging (rs-fMRI)

著者 (4件)： Aradhya Abhay M S (Nanyang Technological University, Singapore) ,  Subbaraju Vigneshwaran (Bioimaging Consortium (SBIC), Singapore) ,  Sundaram Suresh (Nanyang Technological University, Singapore) ,  Sundararajan Narasimhan (Nanyang Technological University, Singapore)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： EMBC  ページ： 5541-5544  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 注意欠陥多動性障害(ADHD)は,小児における一般的神経発達問題である。静止状態機能的磁気共鳴イメージング(RS-fMRI)は,ADHD患者における異常な機能的メカニズムを理解し,臨床診断に役立つ重要なツールを提供する。最近,空間フィルタリングによる時空分解(Fukunaga-Koontz変換,ICA)がfMRI時系列データの解析において注目されている。血液酸素レベル依存性(BOLD)RS-fMRI時系列データを判別空間及び時間成分に分解する能力は,脳活動の観察された差異に関与する重要な脳回路を分離する能力とより良い分類精度をもたらした。しかしながら,それらは,ADHDデータセットにおける非定型サンプルの有意な存在により,共分散行列の推定において誤差を起こしやすい。本論文では,非定型サンプルの効果が低減されるような共分散行列のロバストな推定を得るための正則化フレームワークを提案した。正規化空間フィルタリング法(R-SFM)と呼ばれる結果のアプローチは,特徴抽出プロセスにおけるデータの空間配置を保存しながら,2方向相関の影響をより低くするためにMahalanobis白化をさらに使用する。R-SFMをベンチマークADHD200データセット上で評価し,分類精度の6%改善を得ただけでなく,以前に開発したSFMアプローチ上の標準偏差の66.66%減少も得た。また,R-SFMは,ADHDのより低い誤分類をもたらすより高い特異性を生み出し,それによって誤診のリスクを減少させる。これらの結果は,R-SFMがBOLD RS-fMRI時系列データからADHDの検出のための正確で信頼できるツールを提供することを明確に示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *安静 ,  *空間フィルタリング ,  標準偏差 ,  子供 ,  正規化 ,  白化 ,  特徴抽出 ,  患者 ,  ベンチマーク ,  ロバスト性 ,  *正則化
準シソーラス用語： 特異性 ,  共分散行列 ,  分類精度 ,  時系列データ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (8件)： 安静 ,  機能的磁気共鳴イメージング ,  fMRI ,  注意欠陥多動性障害 ,  ADHD ,  正則化 ,  空間フィルタリング ,  SFM