Early soft and flexible fusion of electroencephalography and functional magnetic resonance imaging via double coupled matrix tensor factorization for multisubject group analysis

Data fusion refers to the joint analysis of multiple datasets that provide different (e.g., complementary) views of the same task. In general, it can extract more information than separate analyses can. Jointly analyzing electroencephalography (EEG) and functional magnetic resonance imaging (fMRI) measurements has been proved to be highly beneficial to the study of the brain function, mainly because these neuroimaging modalities have complementary spatiotemporal resolution: EEG offers good temporal resolution while fMRI is better in its spatial resolution. The EEG–fMRI fusion methods that have been reported so far ignore the underlying multiway nature of the data in at least one of the modalities and/or rely on very strong assumptions concerning the relation of the respective datasets. For example, in multisubject analysis, it is commonly assumed that the hemodynamic response function is a priori known for all subjects and/or the coupling across corresponding modes is assumed to be exact (hard). In this article, these two limitations are overcome by adopting tensor models for both modalities and by following soft and flexible coupling approaches to implement the multimodal fusion. The obtained results are compared against those of parallel independent component analysis and hard coupling alternatives, with both synthetic and real data (epilepsy and visual oddball paradigm). Our results demonstrate the clear advantage of using soft and flexible coupled tensor decompositions in scenarios that do not conform with the hard coupling assumption

Παράλληλη Επιτάχυνση αλγορίθμων Dictionary Learning και Παραγοντοποίησης με εφαρμογή σε fMRI: k-SVD, αλγόριθμος MM, PARAFAC2

Η αξιοσημείωτη πρόοδος που παρατηρείται στην Ιατρική με την πάροδο των χρόνων σχετίζεται άμεσα με την ταχεία και ευρεία εξάπλωση της χρήσης των υπολογιστών στις επιστήμες υγείας (Ιατρική, Βιολογία, Βιοτεχνολογία). Οι πολύπλοκοι υπολογισμοί που απαιτούνται σε ερευνητικό και πειραματικό στάδιο καθιστούν τον τομέα της Ιατρικής άρρηκτα συνδεδεμένο με εκείνον της Πληροφορικής. Ένα από τα φλέγοντα και ενδιαφέροντα ερευνητικά ζητήματα στον τομέα της Ιατρικής – συγκεκριμένα της νευρολογίας - είναι η λειτουργία του ανθρώπινου εγκεφάλου. Μια διαδεδομένη μέθοδος ανάλυσης της εγκεφαλικής δραστηριότητας τού ανθρώπου είναι η Λειτουργική Απεικόνιση Μαγνητικού Συντονισμού (fMRI). Είναι μη επεμβατική μέθοδος μέσω της οποίας μπορούμε να μελετήσουμε τις περιοχές του εγκεφάλου που ενεργοποιούνται κατά τη διάρκεια εκτέλεσης μιας ενέργειας (π.χ. ομιλία, παρατήρηση μιας εικόνας). Στην εργασία μας ασχολούμαστε με την εφαρμογή αλγορίθμων Dictionary Learning και Factorization σε fMRI. Πιο συγκεκριμένα επικεντρωνόμαστε στους αλγορίθμους k-SVD, MM και PARAFAC2. Στόχος μας είναι η επιτάχυνση των παραπάνω αλγορίθμων μέσω της χρήσης κάρτας γραφικών, η οποία παρέχει τη δυνατότητα πολλαπλών παράλληλων πράξεων πάνω σε ογκώδη δεδομένα. Τα πειράματα μας διενεργήθηκαν με χρήση CUDA και Matlab.The remarkable progress observed in medicine over the years is related to the rapid and widespread deployment of computer use in health sciences (Medicine, Biology, Biotechnology). The complex calculations required at the research and experimental stages make the field of medicine inextricably linked to that of computer technology. One of the burning and interesting research issues in the medical field is the function of the human brain. A widespread method of analyzing human brain activity is functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI). It is a non-invasive method through which we can study the brain regions that are activated during the performance of an activity (for example speech, observation of an image). In our thesis we deal with the implementation of Dictionary Learning and Factorization algorithms in fMRI. Specifically, we focus on k-SVD, MM and PARAFAC2 algorithms. Our goal is to accelerate the above algorithms through the use of GPU, which offers the capability of multiple parallel operations over big data. Our experiments were conducted using CUDA and Matlab