Joint embedding: A scalable alignment to compare individuals in a connectivity space
Notice bibliographique
Résumé
A common coordinate space enabling comparison across individuals is vital to understanding human brain organization and individual differences. By leveraging dimensionality reduction algorithms, high-dimensional fMRI data can be represented in a low-dimensional space to characterize individual features. Such a representative space encodes the functional architecture of individuals and enables the observation of functional changes across time. However, determining comparable functional features across individuals in resting-state fMRI in a way that simultaneously preserves individual-specific connectivity structure can be challenging. In this work we propose scalable joint embedding to simultaneously embed multiple individual brain connectomes within a common space that allows individual representations across datasets to be aligned. Using Human Connectome Project data, we evaluated the joint embedding approach by comparing it to the previously established orthonormal alignment model. Alignment using joint embedding substantially increased the similarity of functional representations across individuals while simultaneously capturing their distinct profiles, allowing individuals to be more discriminable from each other. Additionally, we demonstrated that the common space established using resting-state fMRI provides a better overlap of task-activation across participants. Finally, in a more challenging scenario - alignment across a lifespan cohort aged from 6 to 85 - joint embedding provided a better prediction of age (r2 = 0.65) than the prior alignment model. It facilitated the characterization of functional trajectories across lifespan. Overall, these analyses establish that joint embedding can simultaneously capture individual neural representations in a common connectivity space aligning functional data across participants and populations and preserve individual specificity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».