Mönsterigenkänningsmetoder, såsom Support Vector Machine (SVM), har framgångsrikt använts för att klassificera grupper av individer baserat på deras mönster av hjärnaktivitet eller struktur. Dessa strategier fokuserar dock på att hitta gruppskillnader och är inte tillämpliga på situationer där man är intresserad av att få tillgång till avvikelser från en viss klass eller population. I detta arbete föreslår vi en tillämpning av en klass SVM (OC-SVM) för att undersöka om mönster av fMRI-svar på sorgliga ansiktsuttryck hos deprimerade patienter skulle klassificeras som avvikande i förhållande till mönster hos friska kontrollpersoner. Vi definierade funktioner baserade på hela hjärnan voxels och anatomiska regioner. I båda fallen fann vi en signifikant korrelation mellan OC-SVM-prognoserna och patienternas Hamilton Rating Scale for Depression (HRSD), dvs. Ju mer deprimerade patienterna var, desto större var de. Dessutom delade OC-SVM upp patientgrupperna i två undergrupper vars medlemskap var förknippat med framtida svar på behandlingen. När OC-SVM applicerades på regionbaserade funktioner klassificerades 52% av patienterna som avvikande. Bland de patienter som klassificerades som utlier svarade dock 70 % inte på behandlingen och bland dem som klassificerades som icke- outliers svarade 89 % på behandlingen. Dessutom klassificerades 89 % av de friska kontrollerna som icke-outliers. Att definiera normativa data är oerhört viktigt inom klinisk och kognitiv neurovetenskap. I dessa sammanhang representerar normativa data en grupp friska individer med relativt homogena egenskaper på en viss test- eller kognitiv uppgift. Dessa normativa referensgrupper betraktas som den "gyllene standard" mot vilken en individs prestation jämförs och kontrasteras (Mitrushina et al., 1999). I ett kliniskt sammanhang är begreppet normativ data ganska grundläggande eftersom begreppet psykisk sjukdom bär med sig det implicita erkännandet av en "normalitet" av beteende från vilket en individ har ett påvisbart "avstånd". Definitionen av ett sådant avstånd är kontroversiell, svår och förbryllad av debatten om huruvida och när icke-normalitet bör betraktas som en sjukdom. Även om sådana definitioner är vanliga i samband med psykometri används de inte ofta inom området neuroimaging. De flesta neuroimeringsstudier har fokuserat på att beskriva statistiskt signifikanta skillnader i hjärnaktivering (fMRI) på grund av kognitiv uppgift eller gruppmedlemskap (t.ex. Uppgift 1 vs. uppgift 2 eller patienter vs. friska kontroller) eller i grå/vit materia densitet (sMRI) på grund av ett gruppmedlemskap (t.ex. Grupp 1 mot grupp 2). Dessa metoder kan avslöja var förändringarna finns i hjärnan, men i kliniska tillämpningar kan denna information inte lätt användas för att hjälpa en individs diagnos av enstaka nya individer. Nyligen, mönsterigenkänning klassificering tekniker har sökt mönster av hjärnaktivering som skiljer mellan kognitiva tillstånd (t.ex. Mourão-Miranda et al., 2005; Haynes and Rees, 2006; Norman et al., 2006) eller mellan friska individer och patienter med psykiska eller neurologiska störningar (t.ex. Fu et al., 2008; Marquand et al., 2008). I dessa tillämpningar behandlas hjärnskanning som rumsliga mönster och statistiska inlärningsmetoder används för att identifiera statistiska egenskaper hos data som diskriminerar mellan grupper av individer. När det diskriminativa mönstret har hittats kan det användas för att klassificera nya försökspersoner. Dessa metoder utgör ett viktigt paradigmskifte i neuroimeringsdataanalysen mot en mer direkt tillämpning av neuroimering i klinisk praxis. Ingen av dessa studier tar dock upp problemet med att mäta avvikelser från en fördelning av "normala" eller "typiska" mönster av hjärnaktivering eller anatomi. I detta dokument presenterar vi en ram som modellerar gränsen för denna fördelning av "normala mönster" baserat på hela hjärnans volymer av neuroimaging NeuroImage 58 (2011) data och möjliggör kvantitativ bedömning av avvikelser från denna fördelning. Ur teknisk synvinkel är problemet med att definiera en fördelning av typiska (eller normala) mönster för hjärnaktivering mycket mer komplicerat än att definiera normativa data baserade på en enda eller flera psykometriska skalor. När den baseras på ett enhetligt mått kan den uppfattas som en individ som är ett visst antal standardavvikelser från den "normala" genomsnittliga fördelningen. Med hjälp av multivariata mått, t.ex. i psykometri, kan analoga mått på avvikelse från normalitet föreslås, såsom Euklidian eller Mahalanobis avstånd från ett multivariat medelvärde i ett flerdimensionellt metriska utrymme. Det extremt stora antalet dimensioner karakteristiska för neuroimaging data (hundratusentals voxels) gör tillämpningen av standard statistiska metoder svårt eller omöjligt på grund av den lilla provstorlek som kännetecknar neuroimaging dataset. Därför föreslår vi att man använder ett förfarande som kallas en klassklassificering. I motsats till vanliga klassificeringsproblem där man försöker skilja mellan två eller flera klasser försöker en klassklassificering beskriva egenskaper hos en viss klass och skilja den från "nya" eller avvikande exempel. Ett sätt att ta itu med detta problem är att beräkna sannolikhetstätheten för en viss klass och när ett nytt exempel faller under någon densitetströskel anses detta nya exempel vara onormalt. Att beräkna sannolikhetstätheten i neuroimaging kan dock bli svårt på grund av den extremt höga dimensionaliteten hos data och de små provstorlekar som normalt är tillgängliga. Alternativt kan man använda metoder som endast beräknar ett gränsbeslut och inte förlitar sig på densitetsuppskattning, såsom One Class Support Vector Machine (OC-SVM, Schölkopf m.fl., 2001 ). OC-SVM beräknar en beslutsgräns med minimal volym runt en undergrupp av exempel på målklassen (utbildningsexempel). När beslutsgränsen har beräknats kan den användas för att klassificera nya provexempel som avvikande (om de faller utanför gränsen) eller icke avvikande (om de faller innanför gränsen). Dessutom kan avståndet från testexemplen till gränsen användas för att kvantifiera graden av abnormitet och kan därför korreleras med andra kliniska eller psykologiska åtgärder för validering. Som ett bevis på konceptet tillämpade vi OC-SVM för att definiera gränsen för en fördelning av "normala" eller "typiska" mönster av hjärnaktivering till sorgliga ansiktsuttryck och testade prestandan av denna gräns i klassificeringen mönster av friska kontroller och deprimerade patienter. Om fördelningen av "normala" mönster av hjärnaktivitet eller respons på en specifik stimulans är tillräckligt homogen för att göra det möjligt att definiera en stabil gräns, utgör avvikelser från denna gräns ett objektivt mått på i vilken grad en psykiatrisk störning påverkar hjärnans funktioner. I det nuvarande arbetet tillämpade vi OC-SVM-metoden för att undersöka tre hypoteser: (i) mönstret för fMRI-svar på sorgliga ansikten hos friska försökspersoner är tillräckligt homogent för att göra det möjligt att definiera en "normalitetsgräns", (ii) detta mönster ändras hos deprimerade patienter och (iii) mängden avvikelse från "normalitetsgränsen" mätt med OC-SVM är relaterad till depressionens svårighetsgrad. Metoder Nitton deltagare (13 kvinnor och 6 män; åldersintervall, 29-58 år) som uppfyller DSM-IV-kriterierna för egentlig depression enligt den strukturerade kliniska intervjun för DSM-IV Axis I Disorders (First et al., 1995) och en klinisk intervju med en psykiater rekryterades genom lokal tidningsreklam. Inklusionskriterier var en akut episod av egentlig depression av den unipolära subtypen (DSM-IV) och en poäng på minst 18 på den 17-punkts Hamilton Rating Scale for Depression (HRSD) (Hamilton, 1960). Uteslutningskriterierna var en historia av neurologiskt trauma som resulterade i medvetslöshet, nuvarande neurologisk störning, nuvarande komorbid Axis I-sjukdom, inklusive bipolär sjukdom och ångeststörning eller tidigare missbruk inom 2 månader efter studiedeltagande. Alla patienter var fria från psykotropa läkemedel i minst 4 veckor vid rekrytering. Nitton friska jämförelsepersoner (11 kvinnor och 8 män matchade med ålder och IQ) med HRSD-poäng på mindre än 8 och ingen tidigare psykisk sjukdom, neurologisk sjukdom eller huvudskada som ledde till medvetslöshet rekryterades genom reklam från lokalsamhället. Alla deltagare lämnade skriftligt informerat samtycke. Projektet godkändes av Research Ethics Committee, Institute of Psychiatry, London, England. Försökspersoner rekryterades till en prospektiv studie av fMRI-behandling av depression med hjälp av det antidepressiva läkemedlet fluoxetin. De longitudinella fMRI-uppgifterna om den sorgliga ansiktsbilden påverkar uppgiften har redan presenterats (Fu et al., 2004). Mönsterklassificering med hjälp av en standard två klass SVM har också tidigare applicerats på utgångsvärdet (vecka 0) data förvärvades medan patienterna var akut deprimerade och medicineringsfria. Den aktuella studien fokuserar på att tillämpa OC-SVM på baslinjedata (tabell 1) som en outlier detektionsmetod. Patienterna klassificerades som responders till den antidepressiva medicinen om deras HRSD vid vecka 8 var under 10 annars var de klassificerare som icke- responders. Tio ansikten (5 män) från en standardiserad serie ansiktsuttryck av sorg (Ekman och Friesen, 1976) formades för att representera låg, medelhög och hög intensitet av sorg. I ett händelserelaterat fMRI-paradigm presenterades ansiktsstimuli och baslinjestudier (korshårfixering) i slumpmässig ordning. Varje ansiktsstimulans presenterades två gånger vid varje intensitet av sorg (totalt 60 ansikten), tillsammans med 12 baslinjestudier (korshårsbindningspunkt), vilket gav totalt 72 prövningar. Varje ansikte presenterades för 3 s, och inter-trial intervallet varierades slumpmässigt enligt en Poisson fördelning med ett medelvärde på 5 s. Den totala varaktigheten av experimentet var 360 s. För varje ansiktsprövning, försökspersoner ombads att indikera kön i ansiktet (manlig eller kvinnlig) genom lateral rörelse av en joystick; ingen handrörelse krävdes som svar på en baseline-studie. Denna strategi användes för att säkerställa engagemang i uppgiften samtidigt som man framkallade oavsiktlig eller implicit affektiv behandling. Ytterligare detaljer om den experimentella utformningen och förfarandena finns på annat håll (Fu et al., 2004). fMRI-dataförvärv Gradient-echo single-shot echoplanar imaging användes för att förvärva BOLD T2*-viktade bildvolymer på ett neurooptimerat 1.5-T IGE LX System (General Electric, Milwaukee, Wis) på Maudsley Hospital, South London, och Maudsley NHS Trust, London. Vi fick 180 volymer för den sorgliga ansiktseffekten. För varje volym samlades 16 icke-kontiguerliga axialskivor parallellt med interkommissuralplanet in med följande parametrar: repetitionstid, 2000 ms; ekotid, 40 ms; sektionstjocklek, 7 mm; sektionshoppning, 0,7 mm; och upplösning i planet, 3 × 3 mm. För att underlätta registrering av fMRI-data i standardutrymme fick vi också en 43-slice, högupplöst inversion recovery ekoplanar bild av hela hjärnan parallellt med interkommissuralplanet med följande parametrar: repetitionstid, 16 000 ms; ekotid, 73 ms; inversionstid, 180 ms; och sektionstjocklek, 3 mm. FMRI-data justerades för att avlägsna kvarvarande rörelseeffekter, omvandlades till standardutrymme (Talairach och Tournoux, 1988) och jämnades ut i rymden med hjälp av ett 8 mm Gaussiskt filter (FWHM), med hjälp av SPM2 (Wellcome Department of Imaging Neuroscience, London, UK). För varje ämne genomfördes en General Linear Model (GLM) i SPM2 där effekten av varje tillstånd modellerades genom att händelserna förenades med en standardhemodynamisk responsfunktion (dvs. Varje tillstånd motsvarade en regressator i GLM-modellen. Vi använde två olika metoder för att definiera funktionerna: voxelbaserade funktioner och regionbaserade funktioner. I det första tillvägagångssättet var de bilder som motsvarade de koefficienter som beräknades för varje regressör de rumsliga mönstren för hjärnaktivering (helhjärnvoxelfunktioner). I den andra metoden använde vi en fördefinierad anatomisk mall (Automated Anatomical Labeling, AAL mall, Tzourio-Mazoyer et al., 2002) och vi medelvärder koefficienter värden inom varje region för att skapa en funktion vektor baserat på regionerna (hel hjärna regionala funktioner). I båda tillvägagångssätten vi conctenated uppdragskomponenterna. Syftet med analys av mönsterigenkänning är att studera allmänna typer av samband i de data som kan användas för att vidta åtgärder som klassificering, regression, klusterbildning m.m. Nyligen har en klass av algoritmer som kallas kärnmetoder utvecklats för mönsteranalys (t.ex. Vapnik, 1995; Shawe-Taylor och Cristianini, 2004). Kernelmetoder bygger på ett parvis likhetsmått mellan alla dataprov eller -mönster, så kallade kärnmatriser, som kan vara linjära eller icke-linjära, därför kan dessa metoder effektivt utforska såväl linjära som icke-linjära relationer i datan. Att använda en icke-linjär kärnmatris är likvärdigt med att kartlägga data från det ursprungliga inmatningsutrymmet till ett utrymme med hög dimension där separationen mellan de två klasserna kan vara enklare (dvs. linjär gräns). Dessutom gör kärnmetoder det möjligt för oss att använda en dubbel formulering för regressions- och klassificeringsmodeller, dvs.. Vi kan uttrycka problemet när det gäller antalet prover i stället för antalet dimensioner. Genom att använda den dubbla formuleringen med korrekt legalisering kan man lösa okonditionerade problem (t.ex. när dimensionaliteten är större än antalet exempel). Den avgörande iakttagelsen om den dubbla formuleringen är att informationen från utbildningsexempelen ges av de inre produkterna mellan par av träningspunkter. Regulariseringen används för att begränsa valet av funktioner när det inte finns tillräckligt med information i uppgifterna för att exakt specificera lösningen. (För en mer grundlig introduktion till kärnmetoder, se kapitel 2 i Shawe-Taylor och Cristianini, 2004). I samband med mönsterklassificering av hjärnbilder, varje rumsligt mönster (t.ex. helhjärna fMRI-skanning) motsvarar en punkt i inmatningsutrymmet och varje voxel i hjärnbilden representerar en dimension av detta utrymme. I ett standardproblem i två klasser hittar mönsterigenkänningsalgoritmen (t.ex. de två klasserna SVM) under träningsfasen den hyperplane- eller beslutsfunktion som separerar exemplen i inmatnings- eller funktionsutrymmet enligt klassetiketten. Beslutsfunktionen utgör således en diskriminerande gräns mellan de två klasserna. När beslutsfunktionen har bestämts utifrån träningsdata kan den användas för att förutsäga klassetiketten för ett nytt testexempel. I motsats till vanliga klassificeringsproblem i två klasser syftar klassificeringen i en klass till att beskriva egenskaper hos en viss klass, och att skilja den från exempel som betraktas som avvikande. Under träningsfasen, algoritmen (t.ex. Den enklassiga SVM) beräknar en beslutsgräns som innehåller de flesta av utbildningsexempelen. I detta fall är beslutsfunktionen relaterad till egenskaper hos en viss klass (dvs. Den positiva klass som användes för utbildning) och inte med diskriminering mellan två klasser. När beslutsgränsen har beräknats kan den användas för att klassificera nya provexempel som avvikande (om de faller utanför gränsen) eller icke-ytterligare (om de faller innanför gränsen). Dessutom kan avståndet från provexemplen till gränsen användas som ett mått på atypicitet eller abnormitet. OC-SVM löser därför ett mer allmänt (och svårt) problem än konventionellt tvåklassigt SVM. Sammanfattningsvis tar klassificeringen i två klasser och en klass upp fundamentalt olika frågor. Den första finner den särskiljande gränsen mellan två klasser och den andra finner den gräns som omsluter en viss klass i förhållande till vilken mönster som tillhör andra klasser kan upptäckas som avvikande. I praktiken, om man är intresserad av att utbilda en klassificerare för att diskriminera två väldefinierade och homogena klasser med hög noggrannhet, kommer standard två klass SVM att ha den bästa prestandan. Den enklassiga metoden kommer dock att vara mer fördelaktig i situationer där den ena är intresserad av att skilja mellan två (eller flera) klasser, där den ena av dem är mer homogen och väldefinierad och den andra är mycket heterogen och/eller har små provstorlekar. OC-SVM är ett specialfall av SVM-algoritmen för nya eller avvikande upptäckter (Schölkopf et al., 2001; Shawe-Taylor och Cristianini, 2004). Syftet med OC-SVM algoritmen är att uppskatta en beslutsfunktion eller gräns f(x) som tar värdet +1 i en liten region som fångar de flesta av utbildningsexempelen, och −1 på annat håll. OC-SVM-algoritmen handlar om att kartlägga data in i en kärna eller ett funktionsutrymme och hitta den minsta hypersfären som innehåller det mesta av träningsdatan. För kärnor som endast beror på det euklidiska avståndet mellan två mönster finns det en korrelation mellan hypersfärer och hyperplaneer i kärnrymden, d.v.s. Att hitta den minsta hyfersfären som innehåller de flesta uppgifterna är likvärdigt med att skilja uppgifterna från ursprunget med den maximala marginalen (Fig. 1).................................................................. Samma likvärdighet gäller om uppgifterna normaliseras eftersom de kan ses som liggande på ytan av en (enhet) hypersfär i funktionsutrymmet (Shawe-Taylor och Cristianini, 2004). För ett nytt exempel x, bestäms värdet f(x) genom att utvärdera om x det faller inuti eller utanför hypersfären. I den nuvarande studien representerar x ett rumsligt mönster av hjärnaktivering. Vi använde en Gaussian (eller Radial Basis Funktion, RBF) kärna för att kartlägga data i funktionen utrymme (se Bilaga material för RBF formulering). RBF-kärnan är icke-linjär och därför finns det ingen unik kartläggning från funktionsutrymmet tillbaka till inmatningsutrymmet, detta kallas förbildsproblem i kärnmetoder (Schölkopf och Smola, 2002). I motsats till de linjära kärnklassningsmaskinerna där man direkt kan rita in klassifierarens viktvektor som en hjärnbild 795 J. Mourão-Miranda et al. / NeuroImage 58 (2011) 793-804 visar den relativa vikten av varje voxel för beslutsfunktionen (Mourão-Miranda et al., 2005), i det icke-linjära fall plottning av klassificeringens vikt vektor är inte enkelt och dess tolkning är ofta icke-intuitiv och komplex. Vissa förfaranden har dock föreslagits för att skapa kartor för icke-linjära klassificeringar. Schölkopf m.fl. (1999) föreslog en algoritm för att generera förbilder genom att approximera den inversa kartläggningen från funktionsutrymmet till inmatningsutrymmet. Kjems m.fl. (2002) föreslog en strategi för att ta fram en känslighetsåtgärd som bygger på beslutsfunktionens derivat när det gäller dess argument. Lao m.fl. (2004) föreslog ett alternativt tillvägagångssätt för att skapa en rumslig karta baserad på beslutsfunktionens lutning. För ett givet mönster av hjärnaktivering, efter gradienten av beslutsfunktionen ger den snabbaste vägen som kommer att "göra en frisk hjärna ser ut som en onormal hjärna". I detta arbete har vi använt det tillvägagångssätt som föreslagits av Schölkopf et al. (1999) för att ungefärliga förbilder för OC-SVM med RBF-kärnan. OC-SVM-vikten är en rumslig representation av beslutsgränsen, som endast baseras på den klass som används för träning (dvs. Voxlar med högre värden bidrar i högre grad till klassificeringen. Här presenterar vi viktkartorna för OC-SVM för att ge en intuition om den relativa vikten av funktionerna (voxlar eller regioner) till beslutsfunktionen (dvs. Dessa kartor bör dock inte tolkas som statistiska tester som beskriver aktiveringar. Se tilläggen A och B för en sammanfattning av OC-SVM-formuleringen respektive förbildens approximation. För att jämföra OC-SVM-kartorna med de statistiska kartorna baserade på den positiva klassen använde vi ett prov t-test på samma data som användes som indata till OC-SVM (betabilder för varje ämne och varje villkor). Denna analys motsvarar en enhetlig standardstatistik på andra nivån i fMRI. I det första steget analyserades varje försökspersons data individuellt med hjälp av en GLM. Detta producerade bilder med regressionskoefficienterna för varje experimentellt tillstånd (dvs. betabilder). I det andra steget, för varje experimentellt tillstånd, använde vi ett-prov t-test för att testa nollhypotesen att medelvärdet för koefficienten var lika med noll, dvs.. Försöksbetingelserna hade ingen effekt (för närmare uppgifter se bilaga C). Vi använde samma data för att skapa t-kartorna (statistiska kartor baserade på den positiva klassen) och som indata till OC-SVM kommer de skillnader som observerats på kartorna därför inte att bero på förbehandlingsförfaranden. OC-SVM är en multivariat metod och löser ett optimeringsproblem (dvs. uppskatta en beslutsfunktion eller gräns som tar värdet + 1 i en liten region som fångar de flesta av utbildningsexempelen, och −1 på annat håll) och t-testet är en enhetlig statistisk metod som tillämpas för att testa nollhypotesen att medelvärdet för koefficienten för en viss voxel är noll (dvs. det inte finns någon effekt av det experimentella tillståndet). För att testa hypotesen att mönstret för hjärnaktivering som svar på sorgliga emotionella stimuli är onormal hos deprimerade patienter, tränade vi en OC-SVM klassificerare med endast mönstren för hjärnaktivering av friska försökspersoner som svar på sorgliga ansiktsuttryck (positiv klass) och testade om mönstren för svar av deprimerade patienter (negativ klass) skulle upptäckas som avvikande. Spatial mönster definierades genom att kombinera mönster av hjärnrespons för de tre intensiteterna av emotionella uttryck (låg, medium och hög intensitet av sorg) till en enda vektor. Vi använde två olika metoder för att definiera funktionerna: voxelbaserade funktioner och regionbaserade funktioner. Vi använde vs-SVM implementation med Radial Basis Funktion (RBF) kärna. För att optimera kärnparametern (dvs. Sigma i RBF-kärnan) och parametern v som styr den utlier ratio vi använde bon leave-one-out korsvalidering förfarande i två steg. Vi uteslöt först ett friskt ämne till att omfatta testsetet, sedan utförde vi en andra uppdelning där vi upprepade gånger delade om de återstående 18 försökspersonerna till ett valideringsset (1 ämne) och utbildningsset (17 ämnen). Vi upprepade den interna leave-one-out split två gånger, först höll vi parametern v fast vid ett initialt värde (0.1) och valde kärnparametern som optimerade noggrannheten på den interna leave-one-out och efter vi höll kärnan parametern fast vid det optimala värdet och valde parametern v som optimerade noggrannheten på den interna leave-one-out. Vi försökte också optimera de två parametrarna (ν och sigma) samtidigt, i detta fall var resultaten desamma för den voxelbaserade analysen och något sämre för den regionbaserade analysen. Om mer än ett värde av sigma resulterade i samma noggrannhet valde vi den minsta. Vi optimerade inte tröskeln för beslutsgränsen (dvs. Testexempel med negativa beslutsvärden betraktas som avvikande. OC-SVM tränades slutligen med hjälp av optimala parametrar (ν och sigma) och testades med den friska personen utelämnad och en deprimerad patient, som tidigare matchades av ålder och kön till den friska kontrollpersonen. Detta förfarande upprepades 19 gånger, varje gång lämnar en annan frisk person utanför som försöksperson (som matchades varje gång till en annan patient). Vi upprepade också samma förfarande med hjälp av patientgruppen som den positiva klassen för att undersöka om det fanns ett konsekvent aktiveringsmönster bland patienterna i förhållande till vilka kontrollerna skulle klassificeras som avvikande. För att korrelera patienternas testprognoser med HRSD och för att generera OC-SVM-kartorna omskolade vi OC-SVM med hjälp av data från alla friska kontrollpersoner (med hjälp av de genomsnittliga parametrarna under leave-one-out-procedurerna) och testade alla patienter med hjälp av den utbildade klassificeringen. Detta försäkrar att testprognoserna för olika patienter kan jämföras med varandra eftersom de alla beräknades i förhållande till samma klassificerings- eller beslutsgräns. Bilda. 1................................................................ Illustration av OC-SVM med RBF-kärna. I detta fall är det likvärdigt att hitta den minsta hypersfären som omsluter data (röd cirkel) med att hitta det hyperplan som separerar data från ursprunget med maximal marginal (blå linje). Avståndet mellan hyperplanet och ursprunget är ρ/ påw på, där w är den normala vektorn till hyperplanet och r är offset. R motsvarar hypersfärens radie. J. Mourão-Miranda m.fl. / NeuroImage 58 (2011) 793-804 Vi använde LIBSVM-verktygslådan (http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/ libsvm/) och anpassade Matlab-koder (http://www.mathworks.com/) för att utföra analysen. Vi använde ett permutationstest för att beräkna ett p-värde för det Sanna Positiva förhållandet (procent av patienter som upptäcktes som avvikande av klassifieraren) och Sann Negativ kvot (procent av kontroller som upptäcktes som icke-outliers av klassifieraren) av OC-SVM. Här permuterade vi varje grupps etiketter 1000 gånger (dvs. varje gång slumpmässigt tilldela patienter och kontrollera etiketter till 38 individer, 19 kontroller och 19 deprimerade patienter) och upprepade korsvalideringsförfarandet. Vi räknade sedan antalet gånger "True Positive" och "True Negative" förhållandet för permuterade etiketter var högre än de som erhölls för de verkliga etiketterna. Genom att dividera detta tal med 1000 kunde vi beräkna ett p-värde. Resultat I tabell 2 och 3 OC-SVM applicerade på voxel-baserade funktioner upptäckte 63% av friska kontrollpersoner som icke-outliers och 63% av patienterna som outliers. När OC-SVM applicerades på regionbaserade funktioner upptäcktes 79% av friska kontroller som icke-outliers och endast 52% av patienterna som outliers. I båda fallen svarade dock de flesta av patienternas klassificeringar som icke- outliers på behandling (85 % i den första modellen och 89 % i den andra modellen) och de flesta patienter som klassificerades som outliers svarade inte på behandling (58 % i den första modellen och 70 % i den andra modellen). Dessa resultat visar att OC-SVM kunde identifiera två subgrupper inom de patienter vars medlemskap var förknippat med svaret på behandlingen. I båda modellerna har patienter som klassificeras som "non-outliers" mycket högre sannolikhet att svara på behandling i förhållande till de som klassificeras som "outliers". Vi fann en signifikant korrelation (Pearson) mellan testprognoserna för alla patienter (dvs. Avståndet från provexemplen till beslutsgränsen) och Hamilton Rating Scale for Depression (HRSD) (Fig. 2B och 3B). I båda fallen genererades patienternas förutsägelser med hjälp av data från alla kontroller för att träna OC-SVM och med hjälp av data från alla patienter för testning. För varje tillstånd beräknades därför testprognoserna för alla patienter i förhållande till samma klassificering och kunde jämföras. Vi noterade också att i båda modellerna var korrelationen mellan testprognosen och HRSD-poängen högre för de patienter som inte svarade på behandlingen än för dem som svarade på behandlingen, vilket ger ytterligare belägg för att patientpopulationen är heterogen med minst två undergrupper. Det faktum att testprognoserna korrelerade med Hamilton Rating Scale for Depression är en viktig validering att OC-SVM är att hitta en meningsfull gräns för fördelningen av hjärnan aktiveringsmönster i friska kontroller (dvs.. ju svårare är depressionen desto större är avvikelsen från "normalitetsgränsen"). Tabell 4 och 5 visar resultaten när OC-SVM tränades med patienter som en positiv klass. Vid användning av voxelbaserade funktioner upptäcktes 31 % av kontrollerna och 37 % av patienterna som avvikelser och vid användning av regionbaserade funktioner upptäcktes 15 % av kontrollerna och 32 % av patienterna som avvikelser. Dessa resultat är också bevis för att patientgruppen är mer heterogen än kontrollgruppen och därför den hypersfär- eller beslutsgräns som omsluter de flesta av patienterna innehåller data inom det friska kontrollområdet. I Figs. 4 A-C) och 5 A-C) presenterar vi kartor som motsvarar vikterna eller förbilden approximationer för OC-SVM utbildad med friska kontroller för modellerna med voxel-baserade respektive regionbaserade funktioner. För jämförande ändamål presenterar vi också de statistiska kartorna (obegränsade) baserade på den positiva klass som beräknas tillämpa ett prov t-test på samma data som används som indata till OC-SVM (Figs. 4D-F och 5D-F). OC-SVM-vikten bestämmer centrum för en enda Gaussian fånga stödvektor exempel (Schölkopf et al., 1999) därför den definierar gränserna för "hypersfären". Det är viktigt att betona att liksom för andra mönster igenkännande närmar sig OC-SVM är en multivariat teknik baserad på hela mönstret därför kan man inte göra lokala slutsatser om de diskriminerande regionerna. Inom vår ram kombinerar vi mönstren för hjärnans respons för de tre intensiteterna i det emotionella uttrycket (låg, medium och hög intensitet av sorg) till en enda vektor följaktligen OC-SVM utforskade informationen i de tre mönstren. Även om det finns vissa likheter mellan OC-SVM kartor och T-kartor för samma emotionella uttryck kan vi också se många skillnader mellan dem (som kan observeras i tabellerna S1-S2, i tilläggsmaterial, som beskriver de bästa kluster för båda metoder). Det är viktigt att betona att dessa två tillvägagångssätt är begreppsmässigt olika, att OC-SVM-kartan representerar en multivariat beslutsgräns och att den visar den relativa vikten av särdragen (voxels eller regioner) i beslutsfunktionen, dvs.. Voxlar med högre vikt kommer att bidra mer till beslutet om ett nytt exempel är en avvikande eller inte. Å andra sidan visar T-kartan lokala effekter, dvs. Värdet i varje egenskap (voxel eller region) motsvarar ett enhetligt statistiskt test som testar om medelvärdet för den positiva klassen är "betydligt annorlunda" jämfört med noll med tanke på provets spridning (standardavvikelse). Från Figs. 4 och 5 kan vi se att beslutet (gjort av OC-SVM med RBF-kärnan) att klassificera ett exempel som en avvikande i förhållande till en viss klass inte bara drevs av de lokala effekterna (om så var fallet skulle OC-SVM och T-kartorna vara mycket lika). Detta är ett bevis på att det finns mer komplexa relationer mellan funktionerna (t.ex. Förhållanden etc.) spelar också en viktig roll i detta beslut. Vi vill betona att på grund av RBF-kärnans icke-linjäritet är positiva vikter en icke-linjär funktion av aktivering och negativa vikter är en icke-linjär funktion av deaktivering och därför bör kartorna inte tolkas som ett enkelt medelmönster bland gruppen. Viktkartan OC-SVM är en rumslig representation av beslutsfunktionen, dvs. Voxels värde motsvarar dess vikt eller bidrag till beslutsfunktionen (dvs. till klassificeringen). Voxlar med positiva värden kommer att bidra till att klassificera försökspersonen som "non-outlier" och voxels med negativa värden kommer att bidra till att klassificera försökspersonen som "outlier". I detta arbete föreslår vi en tillämpning av OC-SVM som ett ramverk för att bedöma avvikelser från gränsen för en viss klass eller population baserat på neuroimaging data. Som ett bevis på konceptet, vi J. Mourão-Miranda et al. / NeuroImage 58 (2011) 793-804 använder detta ramverk för att undersöka om mönster av fMRI-svar på sorgliga ansiktsuttryck hos deprimerade patienter skulle klassificeras som avvikande i förhållande till en gräns som definieras utifrån mönster hos friska kontrollpersoner. Vi visade att en patients avvikelse från den "hälsosamma kontrollen" gränsen korrelerade med deras Hamilton Rating Scale för depression poäng. Dessutom kunde OC-SVM identifiera två subgrupper inom de patienter vars gruppmedlemskap var förknippade med deras svar på behandlingen. Dessa resultat replikerades med hjälp av två olika metoder för att definiera funktioner: hela hjärnan voxels och hela hjärnregioner. Även om de två tillvägagångssätten skapar vektorer med mycket olika antal dimensioner (517.647 i det första fallet och 348 i det andra fallet) var de viktigaste resultaten anmärkningsvärt likartade. Våra resultat illustrerar möjligheten att använda mönsterigenkänning metoder för att härleda kvantitativa mätningar av hjärnans abnormitet baserat på neuroimaging data som kvantifierar graden av abnormitet i hjärnan anatomi eller funktion som orsakas av en psykiatrisk eller neurologisk störning.
REF använde en klass stöd vektor maskin klassificerare för att upptäcka den avvikande patienten från en grupp av patienter baserat på sjukdomen i medicinsk miljö.
Patient classification as an outlier detection problem: An application of the One-Class Support Vector Machine
{'venue': 'NeuroImage', 'journal': 'NeuroImage', 'mag_field_of_study': ['Psychology', 'Medicine', 'Computer Science']}