文献

J-GLOBAL ID：202202275613214475   整理番号：22A0906209

スパース性と事前知識を用いた多視点非負行列因数分解を用いた神経画像遺伝学の増強【JST・京大機械翻訳】

Enhanced neuroimaging genetics using multi-view non-negative matrix factorization with sparsity and prior knowledge

著者 (6件)： Won Ji Hye (Department of Electrical and Computer Engineering, Sungkyunkwan University, Suwon, Korea) ,  Won Ji Hye (Center for Neuroscience Imaging Research, Institute for Basic Science, Suwon, Korea) ,  Youn Jinyoung (Department of Neurology, Samsung Medical Center, Sungkyunkwan University School of Medicine, Seoul, Korea) ,  Youn Jinyoung (Neuroscience Center, Samsung Medical Center, Seoul, Korea) ,  Park Hyunjin (Center for Neuroscience Imaging Research, Institute for Basic Science, Suwon, Korea) ,  Park Hyunjin (School of Electronic and Electrical Engineering, Sungkyunkwan University, Suwon, Korea)
資料名： Medical Image Analysis  (Medical Image Analysis)
巻： 77  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： 神経イメージング遺伝学は,神経変性疾患に対する豊富な脳イメージング表現型を有する遺伝的特徴を同時に探索する強力なアプローチである。正準相関分析に基づく従来のイメージング遺伝学手法は,マルチモーダル入力を効果的に適応できず,限られた解釈性を持っている。非負行列因数分解(NMF)に基づく新しい画像遺伝学手法を提案した。マルチビューNMFにおけるトピックモデリングとして知られる簡素な特性を活用することによって,著者らは,スパース性制約と事前情報を加えて,モダリティを通して生物学的に関連する特徴のスパース集合を同定した。したがって,提案アプローチは事前知識を組み込み,マルチモーダル統合能力と解釈可能性を改善する。このアルゴリズムを,性能評価のためのParkinson病(PD)の模擬および実際のイメージング遺伝学データセットに適用した。著者らのアルゴリズムは,他の方法よりロバストに解釈可能な異なるトピックスにマップされた重要な関連特徴を同定することができた。それは,実際のイメージング遺伝的データセットを用いて,いくつかのトピックにおけるPD関連臨床スコアのサブセットに関連する単一ヌクレオチド多型および脳領域の有望な特徴を明らかにした。提案したイメージング遺伝学アプローチは,様々な神経変性疾患の理解を改善するために,遺伝的および神経画像的特徴間の新しい関連を明らかにすることができる。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： アルゴリズム ,  *遺伝 ,  画像処理 ,  モデリング ,  *画像 ,  *遺伝学 ,  多モード ,  ロバスト性 ,  Parkinson病 ,  一塩基多型
準シソーラス用語： 神経変性疾患 ,  モダリティ ,  *事前知識 ,  マルチビュー ,  *非負行列因子分解 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： 神経イメージング遺伝学 ,  非負行列因数分解 ,  トピックモデリング ,  事前知識 ,  マルチモーダル統合 ,  解釈可能性 ,  パーキンソン病

分類 (2件)： 数値計算  (JE02000J) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (7件)： スパース性 ,  事前知識 ,  視点 ,  非負行列因数分解 ,  神経画像 ,  遺伝 ,  増強