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J-GLOBAL ID：202202226981207161   整理番号：22A0479994

脳イメージング遺伝学のためのマルチタスク学習ベースの構造化スパース正準相関解析【JST・京大機械翻訳】

Multi-task learning based structured sparse canonical correlation analysis for brain imaging genetics

著者 (8件)： Kim Mansu (Department of Artificial Intelligence, Catholic University of Korea, Bucheon, Republic of Korea) ,  Min Eun Jeong (College of Medicine, Catholic University of Korea, Seoul, Republic of Korea) ,  Liu Kefei (Department of Biostatistics, Epidemiology, and Informatics, University of Pennsylvania Perelman School of Medicine, PA, USA) ,  Yan Jingwen (School of Informatics and Computing, Indiana University, IN, USA) ,  Saykin Andrew J. (School of Medicine, Indiana University, IN, USA) ,  Moore Jason H. (Department of Biostatistics, Epidemiology, and Informatics, University of Pennsylvania Perelman School of Medicine, PA, USA) ,  Long Qi (Department of Biostatistics, Epidemiology, and Informatics, University of Pennsylvania Perelman School of Medicine, PA, USA) ,  Shen Li (Department of Biostatistics, Epidemiology, and Informatics, University of Pennsylvania Perelman School of Medicine, PA, USA)
資料名： Medical Image Analysis  (Medical Image Analysis)
巻： 76  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W3156A  ISSN： 1361-8415  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： 脳イメージングとハイスループット遺伝データを得るための技術の進歩は,研究者が大量のマルチモーダルデータにアクセスすることを可能にする。スパース正準相関分析は特徴選択のための強力な二変量相関解析技術であるが,著者らはマルチモーダルイメージング遺伝データの統合における大きな課題に直面し,イメージング遺伝子所見の生物学的意義のある解釈をもたらす。本研究では,解釈可能な結果を提供し,画像遺伝学研究における統合を改善するために,新しいマルチタスク学習ベースの構造化スパース正準相関解析(MTS2CCA)を提案した。著者らは,シミュレーションおよび実際の画像遺伝学的データの両方に関する最新の競合手法との比較研究を行った。シミュレーションデータ上で,提案モデルは正準相関係数,推定精度,および特徴選択精度に関して最良の性能を達成した。実際のイメージング遺伝データでは,提案モデルは睡眠に関連する単一ヌクレオチド多型と脳領域の有望な特徴を明らかにした。同定された特徴は,有望なイメージング遺伝子バイオマーカーを用いて臨床スコア予測を改善するために使用できる。興味深い将来の方向は,著者らの方法の一般化可能性を実証するために,アルツハイマー病またはParkinson病の患者のような付加的な神経学的または精神科コホートに著者らのモデルを適用することである。Copyright 2022 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： *遺伝 ,  遺伝子 ,  *画像処理 ,  特徴選択 ,  多モード ,  母集団 ,  Alzheimer病 ,  Parkinson病 ,  バイオマーカー ,  一塩基多型
準シソーラス用語： *相関分析 ,  推定精度 ,  ハイスループット ,  *脳イメージング ,  脳領域 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 脳イメージング遺伝学 ,  スパース正準相関解析 ,  マルチタスク学習 ,  転帰予測

分類 (2件)： 分子遺伝学一般  (EC02010J) ,  分子・遺伝情報処理  (JE15040B)

タイトルに関連する用語 (5件)： 脳イメージング ,  遺伝 ,  マルチタスク学習 ,  構造化 ,  正準相関解析