Phân cụm không gian đặc trưng cho meta‐phân tích fMRI

Human Brain Mapping - Tập 13 Số 3 - Trang 165-183 - 2001
Cyril Goutte1, Lars Kai Hansen2, Matthew G. Liptrot2, Egill Rostrup3
1INRIA Rhône Alpes, Montbonnot, France
2Department of Mathematical Modeling, Technical University of Denmark, Lyngby, Denmark
3Danish Research Centre for Magnetic Resonance, Hvidovre, Denmark

Tóm tắt

Tóm tắt

Phân cụm chuỗi thời gian hình ảnh cộng hưởng từ chức năng (fMRI) đã nổi lên trong những năm gần đây như một phương pháp khả thi thay thế cho các phương pháp mô hình tham số. Hầu hết các công trình cho đến nay đều tập trung vào việc phân cụm các chuỗi thời gian thô. Trong bài viết này, chúng tôi điều tra tính khả thi của phương pháp phân cụm được áp dụng cho các đặc trưng được trích xuất từ dữ liệu. Phương pháp này cực kỳ linh hoạt và bao gồm các kết quả đã được công bố trước đây [Goutte et al.,1999] như là các trường hợp đặc biệt. Một ứng dụng điển hình là trong việc giảm kích thước dữ liệu: khi độ phân giải tạm thời của các thí nghiệm fMRI tăng lên thường xuyên dẫn đến các chuỗi fMRI chứa hàng trăm hình ảnh, đôi khi cần phải sử dụng trích xuất đặc trưng để giảm chiều của không gian dữ liệu. Một ứng dụng thú vị thứ hai là trong meta‐phân tích của các thí nghiệm fMRI, trong đó các đặc trưng được lấy từ một số lượng có thể lớn các phân tích voxel đơn. Đặc biệt, điều này cho phép kiểm tra sự khác biệt và sự đồng thuận giữa các phương pháp phân tích khác nhau. Cả hai phương pháp đều được minh họa trên một tập dữ liệu fMRI liên quan đến kích thích thị giác, và chúng tôi cho thấy rằng phương pháp phân cụm không gian đặc trưng mang lại kết quả không tầm thường và, đặc biệt, cho thấy những khác biệt thú vị giữa các phân tích voxel cá nhân được thực hiện bằng các phương pháp truyền thống. Hum. Brain Mapping 13:165–183, 2001. © 2001 Wiley‐Liss, Inc.

Từ khóa


Tài liệu tham khảo

10.1109/TAC.1974.1100705

10.1016/B978-012389760-2/50061-X

BakerJ WeisskoffR StemC KennedyD JiangA KwongK KolodnyL DavisT BoxermanJ BuchbinderB WedeenV BelliveauJ RosenB(1994):Statistical assessment of functional MRI signal change. In: Proceedings of the Second Annual Meeting of the Society of Magnetic Resonance in Medicine. p626.

10.1002/mrm.1910300204

10.1002/jmri.1880070623

10.1016/S0730-725X(97)00277-4

Benali H, 1999, A multivariate model for estimating non stationary hemodynamic response functions in event‐related fMRI, S5

10.1109/34.865189

Bishop CM, 1995, Neural networks for pattern recognition, 10.1093/oso/9780198538493.001.0001

Bottou L, 1995

10.1002/mrm.1910390602

10.1016/0167-9473(92)90042-E

DingX TkachJ RuggieriP MasarykT(1994):Analysis of the time‐course functional MRI data with clustering method without use of reference signal. In: Proceedings of the Second Annual Meeting of the International Society for Magnetic Resonance in Medicine. p630.

10.1016/S0378-4371(98)00494-4

10.1016/S0730-725X(99)00014-4

Friberg L, 1997, Proceedings of the Third International Conference on Functional Mapping of the Human Brain, Neuroimage, 5

10.1002/mrm.1910400211

Goutte C, 1998, Space‐time analysis of fMRI by feature space clustering. In: Paus T, Gjedde A, Evans A, editors. Proceedings of the Fourth International Conference on Functional Mapping of the Human Brain, Neuroimage, 7, S610

10.1006/nimg.1998.0391

10.1016/S1053-8119(00)91845-7

10.1002/(SICI)1522-2594(199903)41:3<550::AID-MRM18>3.0.CO;2-Q

Holmes AP, 1997, Statistical models and experimental design. SPM course notes

10.1002/mrm.1910370612

10.1006/nimg.1999.0472

10.1111/1467-9876.00046

10.1002/(SICI)1097-0193(1998)6:3<160::AID-HBM5>3.0.CO;2-1

10.1002/mrm.1910330323

10.1002/(SICI)1098-1098(1999)10:2<166::AID-IMA7>3.0.CO;2-F

10.1002/jmri.1880070624

Nielsen FÅ, 1997, Comparison of two convolution models for fMRI time series, S473

Purushotham A, 1999, Separation of motor preparation and execution regions using meta‐K‐means clustering on fMRI single trial data, S51

RaichleM(1999):Closing lecture at the Fifth International Conference on Functional Mapping of the Human Brain. Düsseldorf June 22–26 1999.

10.1017/CBO9780511812651

Rosen BR, 1999, Proceedings of the Fifth International Conference on Functional Mapping of the Human Brain, Neuroimage, 9

10.1214/aos/1176344136

10.1118/1.597374

Toft P, 1997, On clustering of fMRI time series, S456

Tou JT, 1974, Applied mathematics and computation

10.1007/978-1-4899-4493-1

10.1007/978-94-011-5014-9_23

Wismüller A, 1998, A neural network approach to functional MRI pattern analysis—clustering of time‐series by hierarchical vector quantization, 857

10.1006/nimg.1995.1023

10.1002/(SICI)1097-0193(1996)4:3<153::AID-HBM1>3.0.CO;2-2

10.1002/(SICI)1522-2594(199906)41:6<1088::AID-MRM3>3.0.CO;2-Q

10.1002/(SICI)1522-2594(199903)41:3<436::AID-MRM2>3.0.CO;2-#