Rasmussen, Peter Mondrup

Denne afhandling præsenterer forskningsresultater omhandlende matematisk modellering indenfor analyse af funktionelle hjernescanningsbilleder. Specifikt fokuserer afhandlingen pa mønster-baserede analysemetoder, som nyligt er blevet populære indenfor hjerneforskning. Ved hjæp af sådanne modelleringsmetoderne forsger forskere at prdiktere en eksperimentelt defineret mental tilstand ud fra hjernescanningsdata. Afhandlingen omhandler emner, der kan inddeles i to dele.Første del undersger hvorledes modelvalg indvirker pa hjerneaktiveringsmønstre, som dannes pa baggrund af analysemodeller. Typiske datasæt indenfor hjernescanningsforsøg indeholder relativt fa observationer med en højdimensionalitet. Modellering af sådanne datast krøver ofte en kraftig kompleksitetskontrol i modellerne. Ofte vælges graden af kompleksitetskontrol med henblik pa at maksimere modellernes prdiktive nøjagtighed. Vi fokuserer på hvilken indvirkning valg af modelkompleksitet har på i) modellernes evne til at prdiktere nøjagtigt, ii) pålideligheden af hjerneaktiveringsmønstre, som dannes på baggrund af modellerne, og iii) modellernes evne til at identificere relevante strukturer i aktiveringsmønstre. Vi viser, at dele af velkendte aktiveringsmønstre kan blive overset, hvis der ensidigt fokuseres pa maksimering af den prædiktive nøjagtighed. Disse observationer underbygger en anskuelse om, at kvaliteten af hjerneaktiveringsmønstre ikke kan vurderes pa baggrund af en ensidig betragtning af den prædiktive nøjagtighed. Vores resultater indikerer, at modellers kompleksitet skal vælges nøjagtigt, således at modellerne og deres visualiseringer kan bidrage til en get indsigt i den menneskelige hjernes funktion. Anden del omhandler tolkningen af ikke-linere modeller og procedurer til ekstraktion af hjerneaktiveringsmønstre fra ikke-linere kernel modeller. Vi undersger hvorvidt et sensitivity map er brugbart i forbindelse med global modelvisualisering. Globale visualiseringer danner et billede af hjerneaktiveringsmønstre og giver forskere mulighed for at fa et samlet indblik i hvordan en prædiktiv model fungerer. Sensitivity mappet viser sig som en alsidig metode til modelvisualisering. Endvidere foretager vi en indledende undersgelse af pre-image analyse som et værktj til lokaliseret tolkning af ikke-linre modeller. I forbindelse med støjreduktion i hjernescanningsbilleder viser pre-image analyse sig som en effektiv metode, som muliggør en pålidelig identifikation af hjerneaktiveringsmønstre.This dissertation presents research results regarding mathematical modeling in the context of the analysis of functional neuroimages. Specifically, the research focuses on pattern-based analysis methods that recently have become popular within the neuroimaging community. Such methods attempt to predict or decode experimentally defined cognitive states based on brain scans. The topics covered in the dissertation are divided into two broad parts: The first part investigates the relative importance of model selection on the brain patterns extracted form analysis models. Typical neuroimaging data sets are characterized by relatively few data observations in a high dimensional space. The process of building models in such data sets often requires strong regularization. Often, the degree of model regularization is chosen in order to maximize prediction accuracy. We focus on the relative influence of model regularization parameter choices on the model generalization, the reliability of the spatial brain patterns extracted from the analysis model, and the ability of the resulting model to identify relevant brain networks defining the underlying neural encoding of the experiment. We show that known parts of brain networks can be overlooked in pursuing maximization of prediction accuracy. This supports the view that the quality of spatial patterns extracted from models cannot be assessed purely by focusing on prediction accuracy. Our results instead suggest that model regularization parameters must be carefully selected, so that the model and its visualization enhance our ability to interpret the brain. The second part concerns interpretation of nonlinear models and procedures for extraction of ‘brain maps’ from nonlinear kernel models. We assess the performance of the sensitivity map as means for extracting a global summary map from a trained model. Such summary maps provides the investigator with an overview of brain locations of importance to the model’s predictions. The sensitivity map proves as a versatile technique for model visualization. Furthermore, we perform a preliminary investigation of the use of pre-image estimation for lo- calized interpretation of nonlinear models. In the context of image denoising the pre-image analysis proves to enhance the reliability of brain patterns extracted from multivariate models of the neuroimaging data

Online Research Database In Technology

Mathematical modeling and visualization of functional neuroimages

http://orbit.dtu.dk/ws/files/51485222/phd267_Peter_Mondrup_Rasmussen.pdf

Mathematical modeling and visualization of functional neuroimages

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

Online Research Database In Technology