Classification of individuals based on Sparse Representation of brain cognitive patterns: A functional MRI study
Notice bibliographique
Résumé
Many neurological disorders can change patterns of brain activity observed in functional imaging studies. These functional differences may be useful for classification of individuals into diagnostic categories. However, due to the high dimensionality of the input feature space and small set of subjects that are usually available, classification based on fMRI data is not trivial. Here, we evaluate the use of a Sparse Representation Analysis method within a Fisher Linear Discriminant (FLD) classification method, taking functional patterns characteristic of different cognitive tasks as the data input. As a test dataset, with a clear 'gold-standard' classification, we attempt to classify individuals as young, or older, based only on functional activation patterns in a speech listening task. Thirty two young (age: 19-26) and older (age: 57-73) adults (16 each) were scanned while listening to noise and to sentences degraded with noise, half of which contained meaningful context that could be used to enhance intelligibility. Different functional contrast images were used within K-SVD to generate basis activation sources and their corresponding sparse modulation profiles. Sparse modulation profiles were used in a FLD framework to classify individuals into the young and older categories. The results demonstrate the feasibility of the general approach, and confirm the potential applicability of the proposed method for real-world diagnostic problems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».