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定量生物学 > 神经与认知

arXiv:2501.12111 (q-bio)
[提交于 2025年1月21日 ]

标题: 使用填充空间曲线和分形揭示神经影像数据中的空间和时间模式

标题: Using Space-Filling Curves and Fractals to Reveal Spatial and Temporal Patterns in Neuroimaging Data

Authors:Jacek Grela, Zbigniew Drogosz, Jakub Janarek, Jeremi K. Ochab, Ignacio Cifre, Ewa Gudowska-Nowak, Maciej A. Nowak, Paweł Oświęcimka, Dante R. Chialvo
摘要: 我们提出了一种新方法,分形空间曲线分析(FSCA),该方法结合了用于降维的空间填充曲线(SFC)映射与分形去趋势波动分析(DFA)。 该方法适用于多维几何嵌入数据,特别是具有高度时间和空间相关性的神经成像数据。 我们在具有已知分形特性的多种人工生成数据上进行了广泛的可行性研究:分数布朗运动、康托尔集和高斯过程。 我们比较了通过希尔伯特空间填充曲线进行降维与一种数据驱动的替代方法的适用性。 然后,FSCA成功应用于现实世界的磁共振成像(MRI)和功能磁共振成像(fMRI)扫描。 该方法利用希尔伯特曲线,在计算效率方面进行了优化,证明对实验数据分析中典型的边界效应具有鲁棒性,并且对数据子采样具有抵抗力。 它能够正确量化和区分静态和动态二维图像中的相关性。 在阿尔茨海默病MRI数据集中,患者表现出与胡斯特指数系统性下降相关的疾病进展。 在屏气任务的功能磁共振成像记录中,指数的变化允许区分不同的实验阶段。 本研究介绍了一种用于多种多维神经成像数据中空间和时间相关性的分形表征的稳健方法。 很少的假设使其能够推广到比神经成像更常见的维度,并在其他科学领域中使用。 该方法在分析功能磁共振成像实验以计算由神经退行性病变引起的病理条件指标方面可能特别有用。 我们还展示了其在任务相关实验中提供关于脑动力学见解的潜力。
摘要: We present a novel method, Fractal Space-Curve Analysis (FSCA), which combines Space-Filling Curve (SFC) mapping for dimensionality reduction with fractal Detrended Fluctuation Analysis (DFA). The method is suitable for multidimensional geometrically embedded data, especially for neuroimaging data which is highly correlated temporally and spatially. We conduct extensive feasibility studies on diverse, artificially generated data with known fractal characteristics: the fractional Brownian motion, Cantor sets, and Gaussian processes. We compare the suitability of dimensionality reduction via Hilbert SFC and a data-driven alternative. FSCA is then successfully applied to real-world magnetic resonance imaging (MRI) and functional MRI (fMRI) scans. The method utilizing Hilbert curves is optimized for computational efficiency, proven robust against boundary effects typical in experimental data analysis, and resistant to data sub-sampling. It is able to correctly quantify and discern correlations in both stationary and dynamic two-dimensional images. In MRI Alzheimer's dataset, patients reveal a progression of the disease associated with a systematic decrease of the Hurst exponent. In fMRI recording of breath-holding task, the change in the exponent allows distinguishing different experimental phases. This study introduces a robust method for fractal characterization of spatial and temporal correlations in many types of multidimensional neuroimaging data. Very few assumptions allow it to be generalized to more dimensions than typical for neuroimaging and utilized in other scientific fields. The method can be particularly useful in analyzing fMRI experiments to compute markers of pathological conditions resulting from neurodegeneration. We also showcase its potential for providing insights into brain dynamics in task-related experiments.
评论: 格雷拉,J.,德罗戈什,Z.,亚纳雷克,J.,奥恰布,J.K.,西弗雷,I.,古多夫斯卡-诺瓦克,E.,诺瓦克,M.A.,奥谢伊姆卡,P.,奇亚沃,D.,2025。使用填充空间曲线和分形揭示神经成像数据中的时空模式。J. Neural Eng. [已接受] https://doi.org/10.1088/1741-2552/ada705
主题: 神经与认知 (q-bio.NC) ; 无序系统与神经网络 (cond-mat.dis-nn); 定量方法 (q-bio.QM)
引用方式: arXiv:2501.12111 [q-bio.NC]
  (或者 arXiv:2501.12111v1 [q-bio.NC] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2501.12111
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI
相关 DOI: https://doi.org/10.1088/1741-2552/ada705
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来自: Jeremi K. Ochab [查看电子邮件]
[v1] 星期二, 2025 年 1 月 21 日 13:13:42 UTC (5,358 KB)
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