Comparing functional connectivity based predictive models across datasets

International audienceResting-state functional Magnetic Resonance Imaging (rs-fMRI) holds the promise of easy-to-acquire and wide-spectrum biomarkers. However, there are few predictive-modeling studies on resting state, and processing pipelines all vary. Here, we systematically study resting state functional-connectivity (FC)-based prediction across three different cohorts. Analysis pipelines consist of four steps: Delineation of brain regions of interest (ROIs), ROI-level rs-fMRI time series signal extraction, FC estimation and linear model classification analysis of FC features. For each step, we explore various methodological choices: ROI set selection, FC metrics, and linear classifiers to compare and evaluate the dominant strategies for the sake of prediction accuracy. We achieve good prediction results on the three different targets. With regard to pipeline selection, we obtain consistent results in two pipeline steps –FC metrics and linear classifiers– that are vital in the diagnosis of rs-fMRI based disease biomarkers. Regarding brain ROIs selection, we observe that the effects of different diseases are best characterized by different strategies: Schizophrenia discrimination is best performed in dataset-specific ROIs, which is not clearly the case for other pathologies. Overall, we outline some dominant strategies, in spite of the specificity of each brain disease in term of FC pattern disruption

Predicting future cognitive decline from non-brain and multimodal brain imaging data in healthy and pathological aging

Previous literature has focused on predicting a diagnostic label from structural brain imaging. Since subtle changes in the brain precede a cognitive decline in healthy and pathological aging, our study predicts future decline as a continuous trajectory instead. Here, we tested whether baseline multimodal neuroimaging data improve the prediction of future cognitive decline in healthy and pathological aging. Nonbrain data (demographics, clinical, and neuropsychological scores), structural MRI, and functional connectivity data from OASIS-3 (N = 662; age = 46–96 years) were entered into cross-validated multitarget random forest models to predict future cognitive decline (measured by CDR and MMSE), on average 5.8 years into the future. The analysis was preregistered, and all analysis code is publicly available. Combining non-brain with structural data improved the continuous prediction of future cognitive decline (best test-set performance: R2 = 0.42). Cognitive performance, daily functioning, and subcortical volume drove the performance of our model. Including functional connectivity did not improve predictive accuracy. In the future, the prognosis of age-related cognitive decline may enable earlier and more effective individualized cognitive, pharmacological, and behavioral interventions

Apprentissage statistique sur l'imagerie de population pour la santé mentale

Mental disorders display a vast heterogeneity across individuals. A fundamental challenge to studying their manifestations or risk factors is that the diagnosis of mental pathological conditions are seldom available in large public health cohorts. Here, we seek to develop brain signatures, biomarkers, of mental disorders. For this, we use ma-chine learning to predict mental-health outcomes through population imaging i. e. with brain imaging (Magnetic Resonance Imaging ( MRI )).Given behavioral or clinical assessments, population imaging can relate unique features of the brain variations to these non-brain self-reported measures based on questionnaires. These non-brain measurements carry a unique description of each individual’s psychological differences which can be linked to psychopathology using statistical methods. This PhD thesis investigates the potential of learning such imaging-based outcomes to analyze mental health. Using machine-learning methods, we conduct an evaluation, both a comprehensive and robust, of population measures to guide high-quality predictions of health outcomes. This thesis is organized into three main parts: first, we present an in-depth study of connectome biomarkers, second, we propose a meaningful data reduction which facilitates large-scale population imaging studies, and finally we introduce proxy measures for mental health. We first set up a thorough benchmark for imaging-connectomes to predict clinical phenotypes. With the rise in the high-quality brain images acquired without tasks, there is an increasing demand in evaluation of existing models for predictions. We performed systematic comparisons relating these images to clinical assessments across many cohorts to evaluate the robustness of population imaging methods for mental health. Our benchmarks emphasize the need for solid foundations in building brain networks across individuals. They outline clear methodological choices. Then, we contribute a new generation of brain functional atlases to facilitate high-quality predictions for mental health. Brain functional atlases are indeed the main bottleneck for prediction. These atlases are built by analyzing large-scale functional brain volumes using scalable statistical algorithm, to have better grounding for outcome prediction. After comparing them with state-of-the-art methods, we show their usefulness to mitigate large-scale data handling problems. The last main contribution is to investigate the potential surrogate measures for health outcomes. We consider large-scale model comparisons using brain measurements with behavioral assessments in an imaging epidemiological cohort, the United Kingdom ( UK ) Biobank. On this complex dataset, the challenge lies in finding the appropriate covariates and relating them to well-chosen outcomes. This is challenging, as there are very few available pathological outcomes. After careful model selection and evaluation, we identify proxy measures that display distinct links to socio-demographics and may correlate with non-pathological conditions like the condition of sleep, alcohol consumption and physical fitness activity. These can be indirectly useful for the epidemiological study of mental health.Les troubles mentaux présentent une grande hétérogénéité entre les individus. Une difficulté fondamentale pour étudier leurs manifestations ou leurs facteurs de risque est que le diagnostic des conditions mentales pathologiques est rarement disponible dans les grandes cohortes de santé publique. Ici, nous cherchons à développer des biomarqueurs, signatures cérébrales de troubles mentaux. Pour cela, nous utilisons l'apprentissage automatique pour prédire les résultats de santé mentale grâce à l'imagerie de population, en se basant sur l’imagerie cérébrale (imagerie par résonance magnétique (IRM)). Compte tenu des évaluations comportementales ou cliniques, l'imagerie de population peut relier les caractéristiques uniques des variations cérébrales à ces mesures autodéclarées non cérébrales basées sur des questionnaires. Ces mesures non cérébrales fournissent une description unique des différences psychologiques de chaque individu qui peuvent être liées à la psychopathologie à l'aide de méthodes statistiques. Cette thèse de doctorat examine le potentiel d'apprentissage de tels résultats basés sur l'imagerie pour analyser la santé mentale. En utilisant des méthodes d'apprentissage automatique, nous effectuons une évaluation, à la fois complète et robuste, des mesures de population pour guider des prévisions de haute qualité des résultats pour la santé. Cette thèse est organisée en trois parties principales: premièrement, nous présentons une étude approfondie des biomarqueurs du connectome, deuxièmement, nous proposons une réduction significative des données qui facilite les études d'imagerie de population à grande échelle, et enfin nous introduisons des mesures indirectes pour la santé mentale. Nous avons d'abord mis en place une étude approfondie des connectomes d'imagerie afin de prédire les phénotypes cliniques. Avec l'augmentation des images cérébrales de haute qualité acquises en l’absence de tâche explicite, il y a une demande croissante d'évaluation des modèles prédictifs existants. Nous avons effectué des comparaisons systématiques reliant ces images aux évaluations cliniques dans de nombreuses cohortes pour évaluer la robustesse des méthodes d'imagerie des populations pour la santé mentale. Nos résultats soulignent la nécessité de fondations solides dans la construction de réseaux cérébraux entre les individus. Ils décrivent des choix méthodologiques clairs. Ensuite, nous contribuons à une nouvelle génération d'atlas fonctionnels du cerveau pour faciliter des prédictions de haute qualité pour la santé mentale. Les atlas fonctionnels du cerveau sont en effet le principal goulot d'étranglement pour la qualité de la prédiction. Ces atlas sont construits en analysant des volumes cérébraux fonctionnels à grande échelle à l'aide d'un algorithme statistique évolutif, afin d'avoir une meilleure base pour la prédiction des résultats. Après les avoir comparés avec des méthodes de pointe, nous montrons leur utilité pour atténuer les problèmes de traitement des données à grande échelle. La dernière contribution principale est d'étudier les mesures de substitution potentielles pour les résultats pour la santé. Nous considérons des comparaisons de modèles à grande échelle utilisant des mesures du cerveau avec des évaluations comportementales dans une cohorte épidémiologique d'imagerie, le UK Biobank. Dans cet ensemble de données complexe, le défi consiste à trouver les covariables appropriées et à les relier à des cibles bien choisies. Cela est difficile, car il y a très peu de cibles pathologiques fiables. Après une sélection et une évaluation minutieuses du modèle, nous identifions des mesures indirectes qui sont en corrélation avec des conditions non pathologiques comme l'état de sommeil, la consommation d'alcool et l'activité physique. Ceux-ci peuvent être indirectement utiles pour l'étude épidémiologique de la santé mentale

Apprentissage statistique sur l'imagerie de population pour la santé mentale

Mental disorders display a vast heterogeneity across individuals. A fundamental challenge to studying their manifestations or risk factors is that the diagnosis of mental pathological conditions are seldom available in large public health cohorts. Here, we seek to develop brain signatures, biomarkers, of mental disorders. For this, we use ma-chine learning to predict mental-health outcomes through population imaging i. e. with brain imaging (Magnetic Resonance Imaging ( MRI )).Given behavioral or clinical assessments, population imaging can relate unique features of the brain variations to these non-brain self-reported measures based on questionnaires. These non-brain measurements carry a unique description of each individual’s psychological differences which can be linked to psychopathology using statistical methods. This PhD thesis investigates the potential of learning such imaging-based outcomes to analyze mental health. Using machine-learning methods, we conduct an evaluation, both a comprehensive and robust, of population measures to guide high-quality predictions of health outcomes. This thesis is organized into three main parts: first, we present an in-depth study of connectome biomarkers, second, we propose a meaningful data reduction which facilitates large-scale population imaging studies, and finally we introduce proxy measures for mental health. We first set up a thorough benchmark for imaging-connectomes to predict clinical phenotypes. With the rise in the high-quality brain images acquired without tasks, there is an increasing demand in evaluation of existing models for predictions. We performed systematic comparisons relating these images to clinical assessments across many cohorts to evaluate the robustness of population imaging methods for mental health. Our benchmarks emphasize the need for solid foundations in building brain networks across individuals. They outline clear methodological choices. Then, we contribute a new generation of brain functional atlases to facilitate high-quality predictions for mental health. Brain functional atlases are indeed the main bottleneck for prediction. These atlases are built by analyzing large-scale functional brain volumes using scalable statistical algorithm, to have better grounding for outcome prediction. After comparing them with state-of-the-art methods, we show their usefulness to mitigate large-scale data handling problems. The last main contribution is to investigate the potential surrogate measures for health outcomes. We consider large-scale model comparisons using brain measurements with behavioral assessments in an imaging epidemiological cohort, the United Kingdom ( UK ) Biobank. On this complex dataset, the challenge lies in finding the appropriate covariates and relating them to well-chosen outcomes. This is challenging, as there are very few available pathological outcomes. After careful model selection and evaluation, we identify proxy measures that display distinct links to socio-demographics and may correlate with non-pathological conditions like the condition of sleep, alcohol consumption and physical fitness activity. These can be indirectly useful for the epidemiological study of mental health.Les troubles mentaux présentent une grande hétérogénéité entre les individus. Une difficulté fondamentale pour étudier leurs manifestations ou leurs facteurs de risque est que le diagnostic des conditions mentales pathologiques est rarement disponible dans les grandes cohortes de santé publique. Ici, nous cherchons à développer des biomarqueurs, signatures cérébrales de troubles mentaux. Pour cela, nous utilisons l'apprentissage automatique pour prédire les résultats de santé mentale grâce à l'imagerie de population, en se basant sur l’imagerie cérébrale (imagerie par résonance magnétique (IRM)). Compte tenu des évaluations comportementales ou cliniques, l'imagerie de population peut relier les caractéristiques uniques des variations cérébrales à ces mesures autodéclarées non cérébrales basées sur des questionnaires. Ces mesures non cérébrales fournissent une description unique des différences psychologiques de chaque individu qui peuvent être liées à la psychopathologie à l'aide de méthodes statistiques. Cette thèse de doctorat examine le potentiel d'apprentissage de tels résultats basés sur l'imagerie pour analyser la santé mentale. En utilisant des méthodes d'apprentissage automatique, nous effectuons une évaluation, à la fois complète et robuste, des mesures de population pour guider des prévisions de haute qualité des résultats pour la santé. Cette thèse est organisée en trois parties principales: premièrement, nous présentons une étude approfondie des biomarqueurs du connectome, deuxièmement, nous proposons une réduction significative des données qui facilite les études d'imagerie de population à grande échelle, et enfin nous introduisons des mesures indirectes pour la santé mentale. Nous avons d'abord mis en place une étude approfondie des connectomes d'imagerie afin de prédire les phénotypes cliniques. Avec l'augmentation des images cérébrales de haute qualité acquises en l’absence de tâche explicite, il y a une demande croissante d'évaluation des modèles prédictifs existants. Nous avons effectué des comparaisons systématiques reliant ces images aux évaluations cliniques dans de nombreuses cohortes pour évaluer la robustesse des méthodes d'imagerie des populations pour la santé mentale. Nos résultats soulignent la nécessité de fondations solides dans la construction de réseaux cérébraux entre les individus. Ils décrivent des choix méthodologiques clairs. Ensuite, nous contribuons à une nouvelle génération d'atlas fonctionnels du cerveau pour faciliter des prédictions de haute qualité pour la santé mentale. Les atlas fonctionnels du cerveau sont en effet le principal goulot d'étranglement pour la qualité de la prédiction. Ces atlas sont construits en analysant des volumes cérébraux fonctionnels à grande échelle à l'aide d'un algorithme statistique évolutif, afin d'avoir une meilleure base pour la prédiction des résultats. Après les avoir comparés avec des méthodes de pointe, nous montrons leur utilité pour atténuer les problèmes de traitement des données à grande échelle. La dernière contribution principale est d'étudier les mesures de substitution potentielles pour les résultats pour la santé. Nous considérons des comparaisons de modèles à grande échelle utilisant des mesures du cerveau avec des évaluations comportementales dans une cohorte épidémiologique d'imagerie, le UK Biobank. Dans cet ensemble de données complexe, le défi consiste à trouver les covariables appropriées et à les relier à des cibles bien choisies. Cela est difficile, car il y a très peu de cibles pathologiques fiables. Après une sélection et une évaluation minutieuses du modèle, nous identifions des mesures indirectes qui sont en corrélation avec des conditions non pathologiques comme l'état de sommeil, la consommation d'alcool et l'activité physique. Ceux-ci peuvent être indirectement utiles pour l'étude épidémiologique de la santé mentale

Circadian Rhythms in the Brain - A first step

Circadian Rhythms (CR) are driven by a biological clock called as suprachiasmaticnucleus (SCN), located in a brain region called the hypothalamus. These rhythms are very much necessary in maintaining the sleep and wake cycle at appropriate times in a day. As a starting step towards non-invasive investigation of CR, aim is to study changes in the physiological processes of two Regions of Interest (ROI), the hypothalamus and the visual cortex. This was studied using a functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI) technique to investigate for any changes or differences in the Blood Oxygen Level Dependent (BOLD)signals extracted from the ROI during a visual stimulation. We acquired and processed fMRI data to extract BOLD signals from ROI and the extracted signals are again further used to study the correlation with the experimental ON-OFF design paradigm. The extracted BOLD signals varied a lot between the two specified brain regions within the same subject and between three types of fMRI data. These variations were found in terms of number of activated voxels and also Signal to Noise ratio(SNR) level present in the signals. The number of activated voxels and SNR werehigh in visual cortex whereas low number of activated voxels and low SNR were found in hypothalamus. The correlation between BOLD responses from primaryvisual cortex were shown as positive with the experimental stimulation whereas BOLD responses extracted from hypothalamus have shown a negative correlation in time with the experimental stimulation. As a start up of the project, these BOLD responses can provide references for a future use in research studies, especially to further study about change in phase of the BOLD signal extracted exactly from the SCN. These phase responses can then be used to study physiological processing in subjects affected by sleep disorders

Loading and plotting of cortical surface representations in Nilearn

Processing neuroimaging data on the cortical surface traditionally requires dedicated heavy-weight software suites. Here, we present an initial support of cortical surfaces in Python within the neuroimaging data processing toolbox Nilearn. We provide loading and plotting functions for different surface data formats with minimal dependencies, along with examples of their application. Limitations of the current implementation and potential next steps are discussed

Population modeling with machine learning can enhance measures of mental health

International audienceBackground Biological aging is revealed by physical measures, e.g., DNA probes or brain scans. Instead, individual differences in mental function are explained by psychological constructs, e.g., intelligence or neuroticism. These constructs are typically assessed by tailored neuropsychological tests that build on expert judgement and require careful interpretation. Could machine learning on large samples from the general population be used to build proxy measures of these constructs that do not require human intervention? Results Here, we built proxy measures by applying machine learning on multimodal MR images and rich sociodemographic information from the largest biomedical cohort to date: the UK Biobank. Objective model comparisons revealed that all proxies captured the target constructs and were as useful, and sometimes more useful than the original measures for characterizing real-world health behavior (sleep, exercise, tobacco, alcohol consumption). We observed this complementarity of proxy measures and original measures when modeling from brain signals or sociodemographic data, capturing multiple health-related constructs. Conclusions Population modeling with machine learning can derive measures of mental health from brain signals and questionnaire data, which may complement or even substitute for psychometric assessments in clinical populations

Loading and plotting of cortical surface representations in Nilearn

Processing neuroimaging data on the cortical surface traditionally requires dedicated heavy-weight software suites. Here, we present an initial support of cortical surfaces in Python within the neuroimaging data processing toolbox Nilearn. We provide loading and plotting functions for different surface data formats with minimal dependencies, along with examples of their application. Limitations of the current implementation and potential next steps are discussed