Performance evaluation of multi-level various-order functional connectivity based classification framework using connectome-convolutional neural network
저자
발행사항
Seoul : Graduate School, Korea University, 2019
학위논문사항
학위논문(석사)-- 고려대학교 대학원: 컴퓨터·전파통신공학과 2019. 8
발행연도
2019
작성언어
영어
주제어
발행국(도시)
서울
형태사항
vii, 53장 : 천연색삽화, 도표 ; 26 cm
일반주기명
지도교수: 정지채
참고문헌: 장 46-50
UCI식별코드
I804:11009-000000084645
DOI식별코드
소장기관
Resting-state functional magnetic resonance imaging (rs-fMRI) has gained in popularity for diagnosing brain diseases, including mild cognitive impairment (MCI). Despite numerous studies on MCI with rs-fMRI, identifying neuroimaging biomarkers for the disorder is yet incomplete. Many researchers have studied on functional connectivity (FC) based classification to represent the abnormalities in brain networks that could be deformed in MCI patients. Although some existing methods are partially successful, they fail to capture more latent and complex information by only considering ‘low-order’ relationships between ‘two’ brain regions. Also, as traditional machine learning algorithms, support vector machine (SVM) is still widely used to classify FCs, the application of other machine learning techniques such as convolutional neural network (CNN) has been applied very recently and has remained largely challenging. In this thesis, we propose and analyzes a novel multi-level various-order functional connectivity (FC) based classification framework using connectome-convolutional neural network (CCNN). The proposal constructs a unified framework of both high-quality various-order FC networks, which can find discriminative brain connectivity patterns between MCI and normal controls (NC), and a state-of-art connectome-convolutional neural network to learn features and classifiers for each MCI and NCs. We assess the diagnostic performances of the proposed framework on a publicly available data-set in terms of accuracy, sensitivity and specificity. We then demonstrate the effectiveness of our framework by comparing it with competing methods. We also show that our unified model is able to combine information ranging from superficial interactions to more latent and complex relationships with multi-level various-order FC networks and the corresponding framework using multi-level various-order FC outperforms other classifiers using either ‘single’-level various-order FC metrics or multi-level ‘same’-order FC networks. From this, our proposed framework can provide instructive biomarkers not only for diagnosis of MCI, but for other mental/neural disorders, such as autism spectrum disorder (ASD)
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