Discriminating Bipolar Disorder From Major Depression Based on SVM-FoBa: Efficient Feature Selection With Multimodal Brain Imaging Data
Notice bibliographique
Résumé
Discriminating between bipolar disorder (BD) and major depressive disorder (MDD) is a major clinical challenge due to the absence of known biomarkers; hence a better understanding of their pathophysiology and brain alterations is urgently needed. Given the complexity, feature selection is especially important in neuroimaging applications, however, feature dimension and model understanding present serious challenges. In this study, a novel feature selection approach based on linear support vector machine with a forward-backward search strategy (SVM-FoBa) was developed and applied to structural and resting-state functional magnetic resonance imaging data collected from 21 BD, 25 MDD and 23 healthy controls. Discriminative features were drawn from both data modalities, with which the classification of BD and MDD achieved an accuracy of 92.1% (1,000 bootstrap resamples). Weight analysis of the selected features further revealed that the inferior frontal gyrus may characterize a central role in BD-MDD differentiation, in addition to the default mode network and the cerebellum. A modality-wise comparison also suggested that functional information outweighs anatomical by a large margin when classifying the two clinical disorders. This work validated the advantages of multimodal joint analysis and the effectiveness of SVM-FoBa, which has potential for use in identifying possible biomarkers for several mental disorders.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».