使用融合非平衡 Gromov-Wasserstein 对齐个体大脑
神经元与认知
2023-09-28 v3 机器学习
摘要
即使在同一个物种内，个体大脑在解剖结构和功能组织上也存在差异。当试图从一组被试的神经影像数据中得出可推广的结论时，个体间差异是一个主要障碍。当前的联合配准程序依赖于有限的数据，因此导致个体间对齐非常粗糙。在这项工作中，我们提出了一种基于最优传输的个体间对齐新方法，称为融合非平衡 Gromov Wasserstein（FUGW）。该方法基于不同刺激设置下大脑皮层功能特征的相似性来对齐皮层表面，同时对个体拓扑组织的大变形进行惩罚。我们证明了 FUGW 非常适合全脑无地标对齐。其非平衡特性允许处理功能区域大小在个体间存在差异的事实。我们的结果表明，FUGW 对齐显著提高了独立功能数据的个体间活动相关性，并能在组水平上实现更精确的映射。
引用
@article{arxiv.2206.09398,
title = {Aligning individual brains with Fused Unbalanced Gromov-Wasserstein},
author = {Alexis Thual and Huy Tran and Tatiana Zemskova and Nicolas Courty and Rémi Flamary and Stanislas Dehaene and Bertrand Thirion},
journal= {arXiv preprint arXiv:2206.09398},
year = {2023}
}