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J-GLOBAL ID：202102225327232543   整理番号：21A0442368

スパーステンソル正準相関解析による高次マルチモーダル脳画像関連のマイニング【JST・京大機械翻訳】

Mining High-order Multimodal Brain Image Associations via Sparse Tensor Canonical Correlation Analysis

著者 (7件)： Du Lei (Northwestern Polytechnical University,Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiativey School of Automation,Xi’an,China,710072) ,  Zhang Jin (Northwestern Polytechnical University,Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiativey School of Automation,Xi’an,China,710072) ,  Liu Fang (Northwestern Polytechnical University,Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiativey School of Automation,Xi’an,China,710072) ,  Zhang Minjianan (Northwestern Polytechnical University,Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiativey School of Automation,Xi’an,China,710072) ,  Wang Huiai (Northwestern Polytechnical University,Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiativey School of Automation,Xi’an,China,710072) ,  Guo Lei (Northwestern Polytechnical University,Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiativey School of Automation,Xi’an,China,710072) ,  Han Junwei (Northwestern Polytechnical University,Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiativey School of Automation,Xi’an,China,710072)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： BIBM  ページ： 570-575  発行年： 2020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： 神経イメージング技術は,脳障害の神経病理学を理解するために,増加する力を示している。マルチモーダル脳イメージングデータは,異なるが相補的な情報を持ち,従って,脳障害を包括的に描写できる。理解を深めるためには,複数のモダリティ間の本質的な関連を調査することが必須である。今日まで,異なるイメージング様式により捕捉された画像データ間のペアワイズ相関はよく研究され,高次相関を同定するための困難な課題を残している。本論文では,最初に,マルチモーダル脳イメージングデータ間の複雑な高次関係を解析するために,特徴選択による新しいスパーステンソル正準相関解析(STCCA)を提案した。さらに,ペアワイズ関係と高次相関を同定する方法は補完的な利点を持ち,それらを融合させるための強固な理由を提供することを見出した。したがって,著者らは,STCCAとスパース多重CCA(SMCCA)を統合する改良STCCA(STCCA+)をさらに提案し,多重イメージングモダリティ間の関連性を完全に明らかにした。提案したSTCCA+はSMCCAと比較してマルチモーダルイメージングデータ間の等価会合レベルを検出する。最も重要なことに,STCCAとSTCCA+は,より良好で意味のある特徴選択能力を保証するように,モダリティ一貫した画像マーカーとモダリティー特異的画像の両方をもたらす。最後に,同定されたイメージングマーカーとそれらの高次相関は,脳障害の包括的な徴候を形成でき,高次マルチモーダル脳イメージング解析におけるそれらの有望性を示した。Copyright 2021 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： 画像処理 ,  特徴選択 ,  多重化 ,  *多モード ,  ロバスト性 ,  脳疾患
準シソーラス用語： モダリティ ,  画像データ ,  *正準相関解析 ,  *脳画像 ,  神経病理 ,  ニューロイメージング ,  脳イメージング , 【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 (3件)： 正準相関解析 ,  マルチモーダル ,  脳画像