基于多元 Wasserstein 距离的功能连接性用于自闭症筛查
计算机视觉与模式识别
2022-09-26 v1
摘要
大多数从功能磁共振成像（fMRI）数据估计脑功能连接性的方法依赖于计算某种统计依赖性度量，或更一般地，由多个体素组成的感兴趣区域（ROIs）的单变量代表性时间序列之间的距离。然而，用均值或第一主成分（1PC）来概括 ROI 的多个时间序列可能导致信息丢失，例如 1PC 仅解释神经元活动多元信号的一小部分方差。我们提出直接比较 ROI，而不使用代表性时间序列，基于 Wasserstein 距离定义一种新的 ROI 间多元连接性度量（ROI 不一定由相同数量的体素组成）。我们在自闭症筛查任务上评估所提 Wasserstein 功能连接性度量，证明了其相对于常用单变量与多元功能连接性度量的优越性。
引用
@article{arxiv.2209.11703,
title = {Multivariate Wasserstein Functional Connectivity for Autism Screening},
author = {Oleg Kachan and Alexander Bernstein},
journal= {arXiv preprint arXiv:2209.11703},
year = {2022}
}