Multivariat mönsteranalys och statistiska maskininlärning tekniker drar till sig allt större intresse från neuroimaging samhället. Forskare och kliniker är också allt mer intresserade av studier av funktionell-konnektivitet mönster av hjärnor i vila och hur dessa relationer kan förändras i tillstånd som Alzheimers sjukdom eller klinisk depression. I denna studie undersöker vi effekten av en specifik multivariat statistisk maskininlärning teknik för att utföra patient stratifiering från funktionell-konnektivitet mönster av hjärnor i vila. Medan majoriteten av tidigare strategier för detta problem har använt stöd vektor maskiner (SVMs) undersöker vi prestanda Bayesian Gaussian process logistic regression (GP-LR) modeller med linjära och icke-linjära covariance funktioner. GP-LR modeller kan tolkas som en Bayesian probabilistic analoge till kärnan SVM klassificerare. GP-LR metoder ger dock ett antal fördelar över kärnan SVMs. Medan SVM endast returnerar en binär klass etikett förutsägelse, GP-LR, är en probabilistisk modell, ger en principiell uppskattning av sannolikheten för klassmedlemskap. Class sannolikhetsuppskattningar är ett mått på det förtroende som modellen har för sina förutsägelser, en sådan konfidensintervall kan vara mycket användbart i den kliniska situationen. Om kostnaderna för felklassificering inte är symmetriska kan dessutom tröskelvärden fastställas för att uppnå antingen stark specificitet eller känslighetspoäng. Eftersom GP-LR modeller är Bayesian, beräkning dyrt korsvalidering hyper-parameter rutnät-sökmetoder kan undvikas. Vi tillämpar dessa metoder på ett prov av 77 försökspersoner; 27 med en diagnos av sannolik AD, 50 med en diagnos av a-MCI och ett kontrollprov av 39. Alla försökspersoner genomgick en MRT-undersökning vid 3 T för att erhålla en 7 minuter och 20 sekunders vilotillståndsundersökning. Våra resultat stöder hypotesen att GP-LR-modeller kan vara effektiva för att utföra stratifiering av patienter: den implementerade modellen uppnår 75% noggrannhet disambiguating friska försökspersoner från försökspersoner med amnesisk mild kognitiv försämring och 97% noggrannhet disambiguating amnesisk mild kognitiv försämring individer från dem med Alzheimers sjukdom, accuracies uppskattas med hjälp av en avhållen testuppsättning. Båda resultaten är betydande på 1 %-nivå.  Ett brett mål med neuroimaging forskning är att utveckla effektiva, tillförlitliga kliniska verktyg för tidig upptäckt och diagnos av en rad neurologiska tillstånd som demens, depression och uppmärksamhetsbrist hyperaktivitetsstörning. Maskininlärning (ML) verkar vara en lovande väg för att bidra till att uppnå sådana mål. ML är en studie av algoritmer och beräkningstekniker som använder tidigare exempel i form av multivariata datauppsättningar för att bidra till framtida förutsägelser. En tillämpning av en ML förutsägelsealgoritm i samband med neuroimaging skulle vara att göra kliniska diagnoser från försökspersonens funktionella MRI (fMRI) skanningar. Utöver att tillhandahålla en beräknings- och statistikram inom vilken förutsägelser från multivariata observationer kan ML också ge insikter om vilka multivariata egenskaper hos data som är mest relevanta för att göra korrekta förutsägelser. I samband med neuroimering för stratifiering av patienter motsvarar dessa egenskaper biomarkörer av sjukdomstillstånd. I detta papper presenterar vi en ML teknik för att utföra patient stratifiering mellan friska kontrollpersoner och antingen amnesisk mild kognitiv försämring (a-MCI) eller Alzheimers sjukdom individer. Ämnesklassificeringar görs från den funktionella-konnektivitet poäng av deras hjärnor härleds från vilotillstånd fMRI (rsfMRI) skanningar. Tidigare rsfMRI patient stratifieringsstudier har tillämpat stöd vektor maskiner (SVMs) för att göra inter-grupp klassificeringar. Vårt förhållningssätt här NeuroImage 112 (2015) 232-243
Challis m.fl. REF tillämpade Bayesian Gaussian Process Logistik Regression för sjukdomsklassificering.
Gaussian process classification of Alzheimer's disease and mild cognitive impairment from resting-state fMRI
{'venue': 'NeuroImage', 'journal': 'NeuroImage', 'mag_field_of_study': ['Psychology', 'Medicine', 'Computer Science']}