Vila-state funktionella Magnetic Resonance Imaging (R-fMRI) håller löftet att avslöja funktionella biomarkörer av neuropsykiatriska sjukdomar. Att utvinna sådana biomarkörer är dock en utmaning för komplexa multifacetterade neuropatologier, såsom autismspektrumstörningar. Stora datauppsättningar på flera platser ökar provstorlekarna för att kompensera för denna komplexitet, på bekostnad av okontrollerad heterogenitet. Denna heterogenitet väcker nya utmaningar, i likhet med dem som ställs inför i realistiska diagnostiska tillämpningar. Här visar vi genomförbarheten av intersite klassificering av neuropsykiatrisk status, med en ansökan till Autism Brain Imaging Data Exchange (ABIDE) databas, en stor (N=871) multi-site autism dataset. För detta ändamål undersöker vi rörledningar som extraherar de mest prediktiva biomarkörer från data. Dessa R-fMRI rörledningar bygger deltagarspecifika anslutningar från funktionellt definierade hjärnområden. Connectomes jämförs sedan mellan deltagarna för att lära sig mönster av konnektivitet som skiljer typiska kontroller från individer med autism. Vi förutspår denna neuropsykiatriska status för deltagare från samma förvärvsplatser eller olika, osynliga, sådana. Goda val av metoder för de olika stegen i rörledningen leder till 67 % förutsägelsenoggrannhet på fullständiga ABIDE-data, vilket är betydligt bättre än tidigare rapporterade resultat. Vi utför omfattande validering på flera undergrupper av de data som definieras av olika inklusionskriterier. Detta möjliggör en detaljerad analys av de faktorer som bidrar till en framgångsrik konnektivitetsbaserad förutsägelse. För det första förbättras prediktionsnoggrannheten när vi inkluderar fler ämnen, upp till den maximala mängden ämnen som finns tillgängliga. För det andra är definitionen av funktionella hjärnområden av största vikt för upptäckt av biomarkörer: hjärnområden som utvunnits ur stora R-fMRI-datauppsättningar överträffar referensatlaser i klassificeringsuppgifterna.
I arbetet REF, Abraham m.fl. Använda vilolägesfunktionell MRI för att extrahera funktionellt definierade hjärnområden och stödja vektorklassning (SVC) för att jämföra anslutning mellan ASD och typisk kontroll.
Deriving reproducible biomarkers from multi‐site resting‐state data: An Autism‐based example
{'venue': None, 'journal': 'Neuroimage', 'mag_field_of_study': ['Psychology', 'Medicine', 'Mathematics', 'Biology', 'Computer Science']}