機能的ネットワーク行列のランダム性の評価方法

A method to assess randomness of functional connectivity matrices
Victor M.Vergara, QingbaoYu, Vince D.Calhoun Journal of Neuroscience Methods, Volume 303, Pages 146-158, 1 June 2018

“機能的磁気共鳴イメージング(fMRI)は、脳の機能的接続性の測定を可能にする.このコンテキストにおいて,グラフ理論は,特徴的な非ランダム接続パターンを明らかにした.しかし,fMRIへのグラフ理論の適用はしばしば,エッジ表現を抽出するために非線形変換(絶対値)を利用する.対照的に,この研究は機能的接続性評価からのランダム性の分析のための数学的枠組みを提案する.この枠組みは,機能マトリックス(FCM)の分析にランダムマトリックス理論を適用する.発生したランダム性測定値には,確率密度関数と統計的検査法が含まれる.利用されたデータは,603人の健常者を含む以前の研究から得られたものである.結果は提案された方法の適用を実証し,全脳FCMがランダムマトリックスではないことを確認した.一方,いくつかのFCMサブマトリックスは,有意なランダム性を示さなかった.提案された方法は,グラフ理論に置き換わるものではない.その代わりに,機能的な接続性のさまざまな側面を評価する.グラフ理論に含まれていない特徴はノードの数が少なく,FCMの部分行列をテストした際の負の値と正のエッジ値を扱うことである.ランダムテストは,ランダム性を決定するだけでなく,非ランダムFCM内のより小さな非ランダムパターンの指標としても役立つ.結果は,データの広範な記述として,より低次のモデルでは十分であるかもしれないが情報の損失を示す.開発されたランダム性尺度は,グラフ理論とは異なるランダム性の側面を評価する.”