An automated framework for emotional fMRI data analysis using covariance matrix
Notice bibliographique
Résumé
Classifying a particular affective state from the patterns of fMRI data is challenging. This is because of difficulty in finding discriminative and computationally inexpensive features and methods. In the present work, we employed a kernel-based machine learning framework utilizing covariance features and support vector machine (SVM) to classify 3 emotional states: pleasant (Ple), neutral (Neu), and unpleasant (Unp). We examined task functional magnetic resonance imaging (fMRI) of 5 healthy subjects who passively viewed a series of relevant pictures. Kernels (covariance matrix) per subject were extracted, mean-centered, and normalized by standard deviation. A standard leave-one-out cross validation was employed for generalization error. A balanced accuracy was computed to report overall accuracy. Discrimination maps derived from SVM weights were used to evaluate contributions of the input voxels. Best accuracy was achieved in Ple-vs-Neu with 88%, followed by Ple-vs-Unp (79%), and and Unp-vs-Neu (68%). Discrimination and t-maps suggested highly contributed regions close to dorsal attention network. The proposed machine learning framework is efficient and can be generalized to differentiate other cognitive tasks and emotions in fMRI.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».