Blind source separation of functional dynamic MRI signals via dictionary learning
Authors: Μοράντε-Μορένο Μανουέλ 
Published: April 2021

Η μαγνητική τομογραφία (MRI) αποτελεί μια μη επεμβατική τεχνική ιατρικής απεικόνισης που επιτρέπει την εξερεύνηση της εσωτερικής ανατομίας, των ιστών και των φυσιολογικών διεργασιών του σώματος. Μεταξύ των διαφορετικών εφαρμογών MRI, η λειτουργική μαγνητική τομογραφία (fMRI) έχει αρχίσει να γίνεται ένα ουσιαστικό εργαλείο για τη διερεύνηση της συμπεριφοράς του εγκεφάλου και, σήμερα, παίζει θεμελιώδη ρόλο στην κλινική και νευροφυσιολογική έρευνα.Λόγω της ιδιαίτερης φύσης του fMRI σήματος, απαιτούνται εξειδικευμένες τεχνικές επεξεργασίας σήματος για την σωστή ανάλυση των δεδομένων fMRI. Μεταξύ των διαφόρων σχετικών τεχνικών που έχουν αναπτυχθεί όλα αυτά τα χρόνια, το Γενικό Γραμμικό Μοντέλο (GLM) είναι μια από τις πιο ευρέως χρησιμοποιούμενες προσεγγίσεις και συνήθως εμφανίζεται ως προεπιλογή σε πολλές εξειδικευμένες εργαλειοθήκες λογισμικού για το fMRI. Από την άλλη πλευρά, οι μέθοδοι Τυφλού Διαχωρισμού Πηγών (BSS) αποτελούν την πιο κοινή εναλλακτική λύση στο GLM, ειδικά όταν δεν υπάρχουν προηγούμενες πληροφορίες σχετικά με τη δραστηριότητα του εγκεφάλου, π.χ. σε πειράματα fMRI σε κατάσταση ηρεμίας. Ωστόσο, παρά το σχετικά μεγάλο όγκο πιθανώς κατάλληλων εναλλακτικών λύσεων σε αυτό το πλαίσιο, η Ανάλυση σε Ανεξάρτητες Συνιστώσες (ICA) και η εκμάθηση λεξικών (DL) είναι οι δύο πιο δημοφιλείς προσεγγίσεις. Ωστόσο, αν και οι δύο, ICA και DL, είναι μέθοδοι BSS που βασίζονται σε μοντέλα παραγοντοποίησης μήτρας, διαφέρουν σημαντικά από θεωρητική άποψη σχετικά με τις υποθέσεις που χρησιμοποιούν, οι οποίες, με τη σειρά τους, οδηγούν σε διαφορετικά σχετικά πλεονεκτήματα και περιορισμούς στην πράξη.Σε αυτή τη διατριβή, εστιάζουμε την προσοχή μας στις προσεγγίσεις ICA και DL. Αφού εξετάσουμε τη βιωσιμότητα των πιο συχνά χρησιμοποιούμενων τεχνικών, παρουσιάζουμε μια εναλλακτική μέθοδο DL προσαρμοσμένη στην ανάλυση δεδομένων fMRI. Μεταξύ άλλων πλεονεκτημάτων, αυτή η νέα μέθοδος λαμβάνει υπόψη της τη φυσική αραιή δομή των δεδομένων fMRI (sparsity), και φυσικά ανοίγει το δρόμο για την εξερεύνηση εξωτερικών πληροφοριών που διατίθενται από πειραματικά στοιχεία fMRI. Επιπλέον, αναπτύσσουμε έναν νέο αλγόριθμο DL για την εφαρμογή αυτής της νέας μεθόδου, που αναφέρεται ως Εκμάθηση Λεξικών Υποβοηθούμενη από Πληροφορία (IADL).Σε αντίθεση με τις συμβατικές εναλλακτικές λύσεις, η προτεινόμενη IADL μέθοδος αποδεικνύεται ότι έχει πολλά πλεονεκτήματα, τα οποία την καθιστούν ιδιαίτερα ελκυστική για την ανάλυση δεδομένων fMRI. Οι συμβατικές τεχνικές που βασίζονται σε DL (καθώς και ορισμένες εναλλακτικές που βασίζονται σε ICA) απαιτούν ρητά την επιλογή μιας συγκεκριμένης παραμέτρου ομαλοποίησης (ή ενός συνόλου παραμέτρων ομαλοποίησης). Αυτές οι παράμετροι συνήθως στερούνται μιας ουσιαστικής ερμηνείας, η οποία καθιστά την αντίστοιχη επιλογή δύσκολη στην πράξη, απαιτώντας τη χρήση διασταυρούμενης επικύρωσης που δεν έχει πρακτικό νόημα στο fMRI. Αντιθέτως, το IADL βασίζεται σε ένα νέο σύνολο παραμέτρων ομαλοποίησης που φέρουν άμεση νευροφυσιολογική ερμηνεία, η οποία διευκολύνει σημαντικά την επιλογή τους στην πράξη. Εκτός αυτού, αυτή η φυσική ερμηνεία επιτρέπει την εκμετάλλευση εξωτερικών πληροφοριών που σχετίζονται με την υποκείμενη δομή αραιής δραστηριότητας του εγκεφάλου και οι οποίες διατίθενται από άλλες μελέτες fMRI και εγκεφαλικούς άτλαντες.Επιπλέον, το IADL μπορεί να ενσωματώσει τη βασική υπόθεση που σχετίζεται με το GLM, αυτή των γνωστών λειτουργικών αποκρίσεων των εγκεφαλικών ενεργοποιήσεων. Ωστόσο, στο πλαίσιο του IADL, αυτό μπορεί να γίνει με «ήπιο» τρόπο μέσω περιορισμών που καθιστούν αυτήν την υπόθεση πολύ πιο ρεαλιστική. Με τη σειρά του, αυτό επιτρέπει τον συνδυασμό GLM με IADL, ο οποίος οδηγεί σε μια ολοκληρωμένη μέθοδο η οποία φέρει τη στατιστική ισχύ του GLM ενώ, ταυτόχρονα, εκμεταλλεύεται και τα κύρια πλεονεκτήματα του DL.Προκειμένου να επαληθευτούν ποσοτικά τα πλεονεκτήματα της προτεινόμενης μεθόδου σε σύγκριση με τις πιο συμβατικές και τυπικές εναλλακτικές λύσεις τελευταίας τεχνολογίας, χρησιμοποιούμε ένα συνθετικό σύνολο δεδομένων τύπου fMRI και δύο πραγματικά πειράματα fMRI. Η μελέτη πάνω σε αυτά τα σύνολα δεδομένων δείχνει ότι η προτεινόμενη εναλλακτική παρουσιάζει βελτιωμένη ευαισθησία στην ανίχνευση των προτύπων ενεργοποίησης ενδιαφέροντος (activation patters of interest) και αυξημένη ανατομική αξιοπιστία σε σύγκριση με τις πιο συμβατικές προσεγγίσεις. Επιπλέον, η μελέτη σχετικά με το συνθετικό σύνολο δεδομένων αποκαλύπτει ότι το IADL δείχνει αξιοσημείωτη ανθεκτικότητα στη μοντελοποίηση των συσχετιζόμενων παραμέτρων ομαλοποίησης σε σύγκριση με τις πιο τυπικές μεθόδους.Συνολικά, η προτεινόμενη προσέγγιση προσφέρει μια πιο ισχυρή και αξιόπιστη εναλλακτική λύση που αντιμετωπίζει αποτελεσματικά τους μεγάλους περιορισμούς των πιο συμβατικών εναλλακτικών βασισμένων σε DL για την ανάλυση δεδομένων fMRI. Πιστεύουμε ότι η ευρεία υιοθέτηση της προτεινόμενης μεθόδο και η χρήση του εισαγόμενου αλγορίθμου IADL μπορούν να συμβάλουν σε βελτιώσεις στην υιοθέτηση της ανάλυσης τεχνικών που βασίζονται σε DL για την ανάλυση δεδομένων fMRI σε όλη τη σχετική επιστημονική κοινότητα.