講演抄録/キーワード |
講演名 |
2022-12-23 14:30
脳画像解析におけるクラスタレベル推測のための選択的推論 ○生田真也・佐藤瑞起(名工大)・山田彬文(名大)・Vo Nguyen Le Duy(名工大/理研)・江本 遼(名大)・石丸悠子・高尾結佳・川口 淳(佐賀大)・松井茂之(名大)・竹内一郎(名大/理研) IBISML2022-61 |
抄録 |
(和) |
脳画像解析におけるクラスタレベル推測は,罹患者の疾患関連部位特定のためによく用いられる.クラス タレベル推測とは,脳画像をボクセルという最小単位に分割してそれぞれに割り振られた値(ボクセル値)と画像に おける位置情報をもとに,ボクセルの集合(クラスタ)としてまとめる操作を行ったものに対する統計解析手法であ る.本研究では,データに基づいて作られるクラスタに対する仮説検定を,データ駆動型仮説に対する仮説検定とみ なし,クラスタレベル推測のための条件付き選択的推論(Conditional Selective Inference, CSI)を提案する.CSI とは 仮説の選択事象を条件付けた下での条件付き推論を行う枠組みである.CSI を導入することで偽陽性率を有意水準に 制御できる妥当な検定手法を構築できるほか,検定統計量の分布を明示的に求めることができる.計算機実験におい て偽陽性率を推定することで提案手法の妥当性を示す. |
(英) |
Cluster-level inference in brain image analysis is often employed to identify disease-related regions in brain disorders. Cluster-level inference is a statistical analysis method in which a brain image is divided into the smallest units called voxels, and the disease-related regions is represented as a set of voxels (cluster) based on the assigned values to voxels. In this study, we consider the hypothesis testing problem for clusters as inference for data-driven hypotheses and propose a conditional selective inference (CSI) framework for brain-image cluster-level inference. CSI is a framework for performing inference conditional on the selection of hypotheses, which allows us to devise a valid statistical test that can control the false positive rate to a specified level of significance. We demonstrate the validity of the proposed method by demonstrating that the false positive rate can be properly controlled in numerical experiments. |
キーワード |
(和) |
条件付き選択的推論 / データ駆動型仮説 / 脳画像解析 / クラスタレベル推測 / / / / |
(英) |
conditional SI / data-driven hypothesis / brain image analysis / cluster level inference / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 122, no. 325, IBISML2022-61, pp. 128-133, 2022年12月. |
資料番号 |
IBISML2022-61 |
発行日 |
2022-12-15 (IBISML) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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