Functional neuroimaging data characterisation via tensor representations
Authors: Χατζηχρήστος Χρήστος 
Published: September 2021

Το αυξανόμενο ενδιαφέρον για τις τεχνολογίες νευροαπεικόνισης παράγει ένα τεράστιο όγκο βιοϊατρικών δεδομένων τα οποία είναι πολυδιάστατα. Η ανάλυση των δεδομένων νευροαπεικόνισης, η οποία βασίζεται σε τανιστές, έχει αναγνωριστεί ως μια αποτελεσματική προσέγγιση, που εκμεταλλεύεται την εγγενή πολυδιάστατη φύση των βιοϊατρικών σημάτων. Συγκεκριμένα, τα πλεονεκτήματα των τανιστικών μεθόδων, έναντι αυτών που βασίζονται σε μητρώα/πίνακες, έχουν τεκμηριωθεί και στο πλαίσιο του τυφλού διαχωρισμού πηγών (TΔΠ) σε δεδομένα λειτουργικής μαγνητικής τομογραφίας (fMRI) για την αναγνώριση των περιοχών του εγκεφάλου που ενεργοποιούνται σε συγκεκριμένες χρονικές στιγμές. Εν τούτοις, τέτοιες μέθοδοι μπορούν επίσης να καταστούν αναποτελεσματικές σε ρεαλιστικά σενάρια τα οποία περιλαμβάνουν, π.χ., έντονο θόρυβο και/ή σημαντική χωρική επικάλυψη μεταξύ των ενεργοποιημένων περιοχών. Επιπλέον, συνήθως, βασίζονται στην ύπαρξη ενός πολυγραμμικού μοντέλου το οποίο παράγει τα δεδομένα. Στο πρώτο μέρος αυτής της εργασίας επιχειρήσαμε να διερευνήσουμε τα πιθανά οφέλη από την αξιοποίηση της τρισδιάστατης φύσης των εικόνων του εγκεφάλου, μέσω της χρήσης τανιστών υψηλότερων διαστάσεων καθώς και της χρήσης πιο ευέλικτων μοντέλων. Σε αυτό το πλαίσιο, τα μοντέλα τανιστών BTD καθώς και PARAFAC2 χρησιμοποιούνται για πρώτη φορά στην ανάλυση δεδομένων fMRI. Επιπλέον, προτείνεται μια ευριστική μέθοδος για την εκτίμηση της εσωτερικής τάξης, $L$, του μοντέλου BTD για τον TΔΠ των δεδομένων fMRI. Τα αποτελέσματα προσομοίωσης επιδεικνύουν την αποτελεσματικότητα του BTD σε δύσκολα σενάρια (παρουσία υψηλού θορύβου καθώς και χωρικής επικάλυψης μεταξύ των περιοχών ενεργοποίησης) και την αποτελεσματικότητα του PARAFAC2 σε σενάρια στα οποία η αιμοδυναμική ανταπόκριση του εγκεφάλου κάθε αντικειμένου είναι διαφορετική. Επιπλέον, πραγματοποιήθηκε ανάλυση πραγματικών δεδομένων τα οποία είναι διαθέσιμα στη βάση δεδομένων OpenfMRI. Με στόχο το συνδυασμό της αποτελεσματικότητας του BTD, στο χειρισμό σεναρίων με ισχυρό θόρυβο καθώς και την αποτελεσματικότητά του PARAFAC2 στη διαχείριση μη πολυγραμμικών δεδομένων, προτείνουμε μια νέα επέκταση του PARAFAC2 και του BTD, το οποίο το αποκαλούμε BTD2. O αλγόριθμος βελτιστοποίσης του BTD2 που προτείνεται, βασίζεται στη τεχνική των Εναλλασσόμενων Ελάχιστων Τετράγωνων. Η μέθοδος αυτή, δοκιμάστηκε τόσο σε συνθετικά όσο και σε πραγματικά δεδομένα. Το δεύτερο κύριο μέρος αυτής της εργασίας πλεον των μεθόδων επεξεργασίας σήματος εστιάζει και σε πρακτικές πτυχές της συλλογής δεδομένων fMRI. Για να δοκιμαστούν οι προτεινόμενες μέθοδοι ΤΔΠ και για να κατανοήσουμε τους περιορισμούς και τις προκλήσεις που αντιμετωπίζουν οι γιατροί, σχεδιάσαμε ένα νέο πρωτόκολλο fMRI και συλλέχθηκαν δεδομένα fMRI από εθελοντές, στα πλαίσια μιας πρακτικής στη Βιοιατρική ΑΕ, τρίμηνης διάρκειας. Προσπαθήσαμε να διερευνήσουμε τις συμπεριφορικές επιδράσεις των emojis (γραφικές απεικοινίσεις προσώπων) στην ανάκτηση μνήμης, ώστε να προσδιορίσουμε τον τρόπο με τον οποίο τα emojis συμπληρώνουν το γραπτό κείμενο. Η επικοινωνία διαδραματίζει ουσιαστικό ρόλο στην καθημερινότητά μας και βασίζεται τόσο σε λεκτικά (π.χ., λόγια) όσο και μη λεκτικά (π.χ., χειρονομίες, εκφράσεις του προσώπου, τόνος της φωνής) ερεθίσματα για να μεταφέρει πληροφορίες. Η επικοινωνία με τη μεσολάβηση υπολογιστών, η οποία στερείται την ύπαρξη μη λεκτικών ερεθισμάτων, έχει γίνει πλέον μέρος της ζωής μας. Η εισαγωγή των emoticons και των emojis είναι ένας τρόπος ώστε να μεταδοθούν αυτά τα συναισθήματα κατά την επικοινωνία μέσω υπολογιστών. Στους συμμετέχοντες παρουσιάστηκαν διαφορετικά ερεθίσματα, τα οποία αποτελούνταν από εναλλασσόμενες λέξεις με χαρούμενο ή θλιβερό συναισθηματικό περιεχόμενο σε συνδυασμό με χαρούμενα ή θλιβερά emojis. Η ανάλυση των δεδομένων που συλλέχθηκαν αποκάλυψε τη διαφορά στην αντίδραση σε ερεθίσματα τα οποία περιείχαν ασύμφωνο συναισθηματικό περιεχόμενο (μεταξύ λέξεως και emoji) καθώς ο εγκέφαλος απαιτεί περισσότερο χρόνο για να τα επεξεργαστεί. Επίσης, σημειώθηκε η ενεργοποίηση του δικτύου προσοχής όταν παρουσιάζονται ασύμφωνα ερεθίσματα δείχνοντας ότι τα άτομα έπρεπε να αυξήσουν την προσοχή τους για να ανακτήσουν μια συγκεκριμένη μνήμη. Επιπρόσθετα, ο οπίσθιος φλοιός του προσαγωγίου είχε υψηλότερη ενεργοποίηση στα σύμφωνα συναισθηματικά ερεθίσματα, μια περιοχή η οποία συνδέεται με ερεθίσματα με έντονο περιεχόμενο. Η υψηλότερη αυτή ενεργοποίηση είναι πιθανό να υπαγορεύει την ανάκτηση μνήμης με υψηλότερο σημασιολογικό περιεχόμενο. Το τελευταίο πρόβλημα το οποίο πραγματεύεται αυτή η διατριβή είναι η συνένωση (fusion) του fMRI και του ηλεκτροεγκεφαλογραφήματος (EEG). Η συνένωση δεδομένων αναφέρεται στην κοινή ανάλυση πολλαπλών συνόλων δεδομένων που παρέχουν συμπληρωματικές πληροφορίες για το ίδιο πρόβλημα. Η ταυτόχρονη ανάλυση των δεδομένων του EEG και του fMRI είναι εξαιρετικά επωφελής για τη μελέτη της λειτουργίας του εγκεφάλου, καθώς έχουν συμπληρωματικές χωροχρονικές αναλύσεις: Το EEG προσφέρει καλή χρονική ανάλυση ενώ το fMRI προσφέρει καλή χωρική ανάλυση. Οι κλασσικές μέθοδοι συνένωσης που συνήθως χρησιμοποιούνται αγνοούν την πολυδιάστατη φύση των δεδομένων ενώ βασίζονται και σε πολύ ισχυρές παραδοχές σχετικά με τη σχέση μεταξύ των αντίστοιχων συνόλων δεδομένων. Αυτά τα δύο σημεία αντιμετωπίζονται στο τελευταίο μέρος της διδακτορικής διατριβής με την υιοθέτηση τανιστικών μοντέλων τόσο για το EEG όσο και στο fMRI, ακολουθώντας μια προσέγγιση μαλακής σύζευξης (soft coupling) για την εφαρμογή της συνένωσης.