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J-GLOBAL ID：201802284021182637   整理番号：18A0582136

LEICA:fMRIデータのグループICA(独立成分分析)分解のためのLaplace固有マップ【Powered by NICT】

LEICA: Laplacian eigenmaps for group ICA decomposition of fMRI data

著者 (3件)： Liu Chihuang (Institute for Advanced Computer Studies and Department of Electrical and Computer Engineering, University of Maryland, College Park, MD 20742, USA) ,  JaJa Joseph (Institute for Advanced Computer Studies and Department of Electrical and Computer Engineering, University of Maryland, College Park, MD 20742, USA) ,  Pessoa Luiz (Department of Psychology and Maryland Neuroimaging Center, University of Maryland, College Park, MD 20742, USA)
資料名： NeuroImage  (NeuroImage)
巻： 169  ページ： 363-373  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： 独立成分分析(ICA)は,機能的磁気共鳴イメージング(fMRI)データを解析するための使用が増加していることをデータ駆動方法である。しかし,複数被験者研究へのICAを一般化することは,データの高次元性,基礎となる神経プロセスの複雑さ,種々の騒音源の存在,および被験者間変動のために簡単ではない。電流グループICAに基づくアプローチは,典型的には,主成分分析(PCA)法のいくつかの型を利用して,グループ推論を生成するためのICAを拡張する。しかし,線形次元縮小技術は,BOLD信号はいくつかの非線形過程の複雑な関数であるという事実を含む重大な限界がある。本論文では,複数被験者fMRIデータセットから得られたグループレベル空間マップを抽出するための有効非線形ICAベースモデルを提案した。群に共通多様体部分空間を同定するためにラプラシアン固有マップに基づく非線形次元縮小アルゴリズムを用いて,このマッピングを可能な限りボクセルの時系列間の相関を保存することを示した。これら固有マップは,グループレベル空間特徴集合,ICAを用いて抽出の線形混合物としてモデル化した。得られたアルゴリズムはLEICA(グループICA(独立成分分析)分解のためのラプラシアン固有マップ)と呼ばれている。数Human Connectome Project(HCP)から100休止状態と100作業記憶タスクf MRIデータセットを用いてLEICAを評価する方法を導入した。試験の結果,LEICAから抽出した空間マップは最もよく知られたいくつかの方法によって生成したものと類似した意味のある機能的ネットワークであることを示した。重要なことは,最先端の方法に比べて,提案アルゴリズムでは,生成された空間マップの機能的粘着性の観点からだけでなく,結果の再現性の点で匹敵する。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： モデリング ,  多様体 ,  ネットワーク ,  再現性 ,  *独立成分分析 ,  次元縮小 ,  線形性 ,  主成分分析 ,  アルゴリズム ,  高次元 ,  ボクセル
準シソーラス用語： ラプラシアン固有マップ ,  部分空間 ,  被験者 ,  *機能的MRI , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： fMRI ,  教師なし学習 ,  Laplace固有マップ ,  ICA(独立成分分析) ,  グループ推論 ,  機能的ネットワーク

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  信号理論  (ND02020G) ,  医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (7件)： fMRI ,  グループ ,  ICA ,  独立成分分析 ,  分解 ,  固有 ,  マップ