研究表明，功能連接可揭示生物標(biāo)志物的個(gè)體心理或臨床特征。然而在靜息態(tài)功能磁共振的典型分析中，不同研究者對(duì)其分析方法的選擇并不固定且存在很多差異。為此，對(duì)靜息態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行一種特定類(lèi)型的研究將具有較強(qiáng)的現(xiàn)實(shí)意義，所以我們選擇了一種預(yù)測(cè)模型（針對(duì)功能連接），接下來(lái)本文將對(duì)此選擇做出合理的解釋。本文發(fā)表在Neuroimage雜志。
研究方法：
本文系統(tǒng)地研究了 6 個(gè)不同隊(duì)列的預(yù)測(cè)模型（被試2000人左右）。這些模型涉及的病癥及考慮的因素為：神經(jīng)退行性疾?。ò柎暮Ｄ习Y、創(chuàng)傷后應(yīng)激障礙）、精神障礙疾病（精神分裂癥、自閉癥）、藥物影響（大麻使用）、臨床環(huán)境和心理特征（流體智力）。人們對(duì)rest-fMRI 的預(yù)測(cè)過(guò)程主要包括三個(gè)步驟：定義腦區(qū)、確定交互作用以及監(jiān)督學(xué)習(xí)的最優(yōu)方案。本文對(duì)于任何一步都會(huì)進(jìn)行基準(zhǔn)測(cè)試： 在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，本文采用8種方法定義腦區(qū)（從REST-fMRI數(shù)據(jù)中預(yù)定義或直接生成），采取3種措施建立功能連接（從提取的時(shí)間序列中），構(gòu)建10個(gè)分類(lèi)模型（為比較受試者之間的交互作用）。盡管人口分布及地點(diǎn)存在差異性，但本文仍然對(duì)240多個(gè)不同的管道進(jìn)行了總結(jié)，且對(duì)本文的模型進(jìn)行了概括。研究發(fā)現(xiàn)，實(shí)驗(yàn)效果在根據(jù)功能數(shù)據(jù)所定義的區(qū)域上達(dá)到最好，且人們利用諸如線(xiàn)性回歸這種線(xiàn)性預(yù)測(cè)模型，其預(yù)測(cè)效果最佳。
研究背景：
靜息態(tài)功能磁共振成像(Rest-fMRI)是一種無(wú)特定任務(wù)的腦活動(dòng)的分析，目前，它已成為探測(cè)人腦功能（針對(duì)健康人群及疾病人群）的首選工具。同時(shí)由于REST-fmri數(shù)據(jù)容易獲得、前景廣闊的特點(diǎn)，這就導(dǎo)致人們開(kāi)始大規(guī)模地收集REST-fMRI數(shù)據(jù)（如2013年，Van Essen等人的人類(lèi)連接組項(xiàng)目）。由于大樣本的數(shù)據(jù)，其統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果更準(zhǔn)確，更更具有說(shuō)服力，所以人們將較容易獲得的rest-fmri腦影像數(shù)據(jù)與人體神經(jīng)病理等臨床癥狀聯(lián)系起來(lái)，他們利用REST-fMRI數(shù)據(jù)，構(gòu)建預(yù)測(cè)模型、建立生物標(biāo)記物。
人們可以從REST-fMRI數(shù)據(jù)中提取出功能連接體（表征大腦的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)），而且人們可用大腦功能連接體的權(quán)重來(lái)表示個(gè)體的行為、認(rèn)知、年齡、心理健康程度及和腦部病理程度。
功能連接能否轉(zhuǎn)化為預(yù)測(cè)感興趣表型的生物標(biāo)記與機(jī)器學(xué)習(xí)管道（管道在本文中的意思是連續(xù)的數(shù)據(jù)處理形成的固定步驟）息息相關(guān)，換句話(huà)說(shuō)，機(jī)器學(xué)習(xí)管道對(duì)此過(guò)程有著關(guān)鍵作用。就REST-fMRI數(shù)據(jù)而言，將功能連接轉(zhuǎn)換為對(duì)分類(lèi)對(duì)象的表型的處理管道通常包括3個(gè)，如圖1所示：
盡管該領(lǐng)域的許多綜述表明，人們可運(yùn)用大腦功能連接邊的權(quán)重對(duì)感興趣的客體進(jìn)行分類(lèi)，但這個(gè)過(guò)程中能使用的管道種類(lèi)實(shí)在太多，且不同的管道選擇對(duì)研究的準(zhǔn)確性有相當(dāng)大的影響，此外，分析這種變化所耗費(fèi)的成本是一般研究的兩倍，所以很少有人討論此問(wèn)題。綜上，人們之所以不討論此問(wèn)題可簡(jiǎn)單概括如下：首先，這種研究方法對(duì)實(shí)踐者而言是一種負(fù)擔(dān)，因?yàn)樗麄儧](méi)有系統(tǒng)的指導(dǎo)，且他們需要在諸多選擇中去做出合理的選擇。其次，多變的方法會(huì)給研究人員帶來(lái)特別大的自由度，所以這可能對(duì)生物標(biāo)志物預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性的測(cè)量造成影響。考慮到上述因素，我們應(yīng)該慎重地選擇建模方法和處理管道。
因此，本文基于功能連接組的分類(lèi)管道及分類(lèi)管道的不同步驟，進(jìn)行了系統(tǒng)的基準(zhǔn)測(cè)試（基準(zhǔn)測(cè)試是指通過(guò)設(shè)計(jì)科學(xué)的測(cè)試方法、測(cè)試工具和測(cè)試系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)一類(lèi)測(cè)試對(duì)象的某項(xiàng)性能指標(biāo)進(jìn)行定量的和可對(duì)比的測(cè)試）。除此之外，為制定出更好的策略，本文還分析了6個(gè)不同隊(duì)列的預(yù)測(cè)精度，這其中包括不同的臨床問(wèn)題、不同的樣本量、難度不一的預(yù)測(cè)問(wèn)題及一個(gè)心理特征。雖然最優(yōu)模型可能會(huì)因預(yù)測(cè)任務(wù)而產(chǎn)生差異，但本文所作的基準(zhǔn)測(cè)試仍可概括出一些基本趨勢(shì)。
具體來(lái)說(shuō)，將從以下幾個(gè)方面來(lái)展開(kāi)研究：
1. 我們應(yīng)該如何選擇節(jié)點(diǎn)：通過(guò)預(yù)定義的圖譜還是采用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法？基于腦影像的診斷，我們需要多少節(jié)點(diǎn)？節(jié)點(diǎn)應(yīng)該選擇分布式大腦網(wǎng)絡(luò)還是感興趣區(qū)域（ROI）？
2.我們應(yīng)該如何表示大腦功能連接組的權(quán)重：是通過(guò)相關(guān)性、部分相關(guān)性還是采用更復(fù)雜的模型來(lái)測(cè)量協(xié)方差矩陣的幾何特征？
3.考慮到大腦功能連接組的權(quán)重，我們應(yīng)選擇哪些分類(lèi)器來(lái)用于機(jī)器學(xué)習(xí)？我們應(yīng)該首選線(xiàn)性模型還是非線(xiàn)性模型？應(yīng)該使用稀疏模型還是非稀疏模型？我們是否還應(yīng)該考慮特征選擇呢？
本文除了探索以上這些主要問(wèn)題，還對(duì)預(yù)處理策略和協(xié)變量控制進(jìn)行了額外的實(shí)驗(yàn)（研究帶通濾波和全腦均值回歸的效果）。
本文的全局概括：
本文結(jié)構(gòu)如下：
首先回顧了迄今為止被大量使用的具體方法。
接著，提出了基準(zhǔn)測(cè)試的不同選擇（針對(duì)分類(lèi)管道步驟），并對(duì)這些方法進(jìn)行了相應(yīng)的描述；
最后，根據(jù)本文的試驗(yàn)情況，對(duì)其實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行報(bào)告并揭示了它們的趨勢(shì)。
方法：功能連接組分類(lèi)管道
當(dāng)前實(shí)踐的簡(jiǎn)要回顧：基于功能連接組的預(yù)測(cè)方法
在研究過(guò)程中，本文首次使用三篇綜述里面有關(guān)預(yù)測(cè)研究的調(diào)查方法，這三篇綜述的作者分別為Wolfers ， Arbabshirani 等人及Brown and Hamarneh 。從這些綜述中來(lái)看，這27項(xiàng)研究均運(yùn)用了REST-fMRI數(shù)據(jù)，并獲得了良好的分類(lèi)分?jǐn)?shù)。下面將對(duì)不同管道步驟中的選擇進(jìn)行簡(jiǎn)要概括（詳情見(jiàn)表2）。 定義腦區(qū)ROI的不同方法：
參考文獻(xiàn)坐標(biāo)，以其為中心，制作半徑為 5 毫米到 10 毫米的小球ROI;
參考一些腦圖譜如 AAL腦圖譜、基于皮層結(jié)構(gòu)的圖譜以及基于功能連接的分區(qū)圖譜；
基于k-均值、Ward聚類(lèi)方法、獨(dú)立成分分析方法（ICA）或字典學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法，以往研究中使用的分區(qū)的腦區(qū)數(shù)量可設(shè)置成幾十個(gè)到幾百個(gè)，但人們通常將節(jié)點(diǎn)數(shù)（即腦區(qū)數(shù)量，為方便描述，后文統(tǒng)一為節(jié)點(diǎn)）控制在100個(gè)左右。
接下來(lái)描述大腦功能連接組的表示情況：
實(shí)驗(yàn)研究從二階統(tǒng)計(jì)量的角度出發(fā)，來(lái)定義功能交互作用（基于單一協(xié)變量）。研究使用 Pearson 相關(guān)或偏相關(guān)的數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法，其研究過(guò)程主要涉及最大似然估計(jì)或 Ledoit-Wolf 收縮協(xié)方差估計(jì)。我們知道節(jié)點(diǎn)之間的部分相關(guān)性有助于規(guī)避相關(guān)結(jié)構(gòu)中的間接影響，但這一過(guò)程需要借助對(duì)協(xié)方差的收縮估計(jì)（收縮是一種正則化形式，用于在訓(xùn)練樣本數(shù)量比特征數(shù)量少的情況下改善協(xié)方差矩陣的估計(jì)），我們對(duì)其中最簡(jiǎn)單的一個(gè)實(shí)驗(yàn)進(jìn)行了基準(zhǔn)測(cè)試。
關(guān)于預(yù)測(cè)分類(lèi)器的描述
人們?cè)谥暗膶?shí)驗(yàn)中已經(jīng)使用過(guò)許多不同的分類(lèi)器（其中包括線(xiàn)性分類(lèi)器、非線(xiàn)性分類(lèi)器以及稀疏分類(lèi)器和非稀疏分類(lèi)器），本文從中挑選出一些模型，并對(duì)其進(jìn)行使用。詳情見(jiàn)表A2。除了表上面所展示的原型管道之外，還有一些研究使用了如網(wǎng)絡(luò)模塊化或中心性等圖論的網(wǎng)絡(luò)建模方法，但值得一提的是，人們很少把這些方法與監(jiān)督學(xué)習(xí)相結(jié)合使用。雖然圖論指標(biāo)可以很好地捕捉到大腦連通性全局方面的信息，但不能很好地捕獲特定子網(wǎng)絡(luò)中的連通性特征。所以本文只專(zhuān)注于機(jī)器學(xué)習(xí)方法（用于提取判別關(guān)系），不研究圖論方法。
因?yàn)楫?dāng)前的做法非常多樣且對(duì)建模方法沒(méi)有標(biāo)準(zhǔn)的定義及選擇。所以為了確保研究的準(zhǔn)確性及合理性，本文探索了經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)管道中比較流行的方法及其變體，以更好地滿(mǎn)足我們的實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)（對(duì)功能連接進(jìn)行良好且有效的預(yù)測(cè)）。
接下來(lái)，將會(huì)對(duì)本文的研究進(jìn)行詳細(xì)的介紹。定義感興趣腦區(qū)（ROI）
實(shí)驗(yàn)假設(shè)：在本文定義的ROI范圍內(nèi)，能很好地捕捉到與功能連接相關(guān)的功能單元。雖然本文研究了解剖學(xué)上和功能上所定義的腦圖譜，也學(xué)習(xí)了定義ROI的相關(guān)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法，但因?yàn)槭褂脳l件以及不同病理的差異性，所以我們需要清楚：在實(shí)際的研究中，ROI的選擇是一個(gè)極其困難的過(guò)程。
預(yù)定義圖譜的選擇：
本文選擇了四個(gè)標(biāo)準(zhǔn)腦圖譜，其中兩個(gè)是結(jié)構(gòu)圖譜：
（1）AAL116腦圖譜
（2）Harvard Oxford圖譜，總共包含118個(gè)ROI
（3）Bootstrap Analysis of Stable Clusters (BASC)腦圖譜，選擇序號(hào)為36，64，122，197，325，444的感興趣區(qū)
（4）Power圖譜，制作半徑為5mm的小球ROI
對(duì)于所有的基準(zhǔn)測(cè)試，本文都只使用預(yù)先計(jì)算的區(qū)域。值得說(shuō)明的一點(diǎn)是，在對(duì)靜息態(tài)數(shù)據(jù)的研究過(guò)程中，如果有些功能圖譜可運(yùn)用字典學(xué)習(xí)的方法計(jì)算出，那么本文便參照Mensch等人計(jì)算的圖譜，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行合理的訓(xùn)練，以確保實(shí)驗(yàn)結(jié)果的準(zhǔn)確性。
數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法的選擇：
本文選擇了四種當(dāng)下流行的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法（從fMRI數(shù)據(jù)中提取ROI，且用兩種聚類(lèi)方法來(lái)定義ROI：）（1）K均值聚類(lèi)（2）Wards聚類(lèi)算法（3）組ICA方法（4）字典學(xué)習(xí)方法
數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)圖譜的維度選擇：
我們采取聚類(lèi)的方法，提取出不同編號(hào)的ROI，具體為：40,60,80,100,120,150,200,300。同理，我們借助CanICA 和 DictLearn線(xiàn)性分解方法，提取出以下成分：40,60,80,100,120。
為避免實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ统霈F(xiàn)過(guò)擬合的情況，對(duì)每一種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法的分割都限制在訓(xùn)練集，并直接將分割結(jié)果應(yīng)用于測(cè)試集。與此同時(shí)，在交叉驗(yàn)證循環(huán)的過(guò)程中，對(duì)于每個(gè)分割（定義大腦 ROI），也將其限制在訓(xùn)練集上。
為了實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)目標(biāo)，本文使用圖譜來(lái)學(xué)習(xí)連接模式。此外，為了讓所提取的ROI區(qū)域增強(qiáng)，在提取大腦 ROI 之前，先對(duì) rest-fMRI 數(shù)據(jù)上做了高斯平滑核為6mm 的高斯平滑的操作。
本文還測(cè)試了節(jié)點(diǎn)是直接使用局部腦區(qū)還是分布式網(wǎng)絡(luò)。目前，功能連接組學(xué)將大腦的局部區(qū)域或?qū)鄠€(gè)區(qū)域的分布式網(wǎng)絡(luò)都稱(chēng)之為節(jié)點(diǎn)。為了確保實(shí)驗(yàn)的準(zhǔn)確性，本文在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，對(duì)這兩種方法都進(jìn)行了考慮。
在腦網(wǎng)絡(luò)（借助Canica和DictLearn獲得）中采用隨機(jī)游走算法提取節(jié)點(diǎn)。對(duì)于K-Means和BASC方法，只需在它們的連通分量中劃分集群即可，在此過(guò)程中，去除尺寸 < 1500立方毫米的假陽(yáng)性區(qū)域。圖2展示了利用各種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法從ADNI REST-fMRI數(shù)據(jù)中獲得的大腦區(qū)域，具體情況如圖所示：
圖2：使用ICA、DictLearn、KMeans和Ward方法提取的大腦區(qū)域。使用 ICA 和字典學(xué)習(xí)方法，得到的靜息態(tài)網(wǎng)絡(luò)的維度分別是80和60，隨之被分解為多個(gè)區(qū)域（150個(gè)）。通過(guò)KMeans和Ward聚類(lèi)得到120個(gè)區(qū)域，其顏色隨機(jī)分配。
多連通圖的參數(shù)化
然后對(duì)每個(gè)節(jié)點(diǎn)都提取出其時(shí)間序列。在信號(hào)提取的過(guò)程中，本文探索了幾種降噪方法來(lái)規(guī)避非神經(jīng)偽影，降噪方法具體為：對(duì)數(shù)據(jù)做低通濾波的處理，對(duì)全腦均值均值進(jìn)行回歸。為了有效地估計(jì)功能連通性，使用了Ledoit-Wolf收縮估計(jì)，并給出了收縮參數(shù)的形式表達(dá)式。雖然REST-fMRI數(shù)據(jù)集的時(shí)間序列長(zhǎng)度不同，但這種估計(jì)方法仍能產(chǎn)生良好效果，本研究還針對(duì)協(xié)方差，研究了它的的非正則化及稀疏估計(jì)方面的問(wèn)題（見(jiàn)附錄H.2）。本研究在這種協(xié)方差結(jié)構(gòu)的背景下，對(duì)三種不同的功能交互的參數(shù)化過(guò)程進(jìn)行了研究：全相關(guān)、偏相關(guān)及協(xié)方差矩陣。雖然協(xié)方差矩陣使用頻率較低，但它具備良好的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，且許多研究都報(bào)告出該框架具有良好的解碼性能。本研究對(duì)兩個(gè)變量進(jìn)行了比較，使用歐幾里得平均值或幾何平均值作為參考點(diǎn)（在這兩種情況下都參考了Nilearn所提出的方法）。值得注意的是，偏相關(guān)和切線(xiàn)空間的計(jì)算都需要求協(xié)方差逆矩陣，因此這些矩陣必須可逆。所以，這些參數(shù)化法不適用于非正則化協(xié)方差估計(jì)。
為了后面統(tǒng)計(jì)分析過(guò)程的良好進(jìn)行，本研究對(duì)功能連接的每個(gè)參數(shù)都進(jìn)行了矢量化的操作處理（數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化），使用連通矩陣的下三角部分進(jìn)行分類(lèi)。
監(jiān)督學(xué)習(xí)：分類(lèi)器
最后，使用預(yù)測(cè)模型進(jìn)行分類(lèi)。在這個(gè)過(guò)程當(dāng)中，本研究運(yùn)用了幾種不同的方法（線(xiàn)性方法、非線(xiàn)性方法、稀疏方法和非稀疏方法）。對(duì)于非線(xiàn)性方法，用 K = 1 和歐幾里得距離的方法來(lái)度量最近鄰方法（K-NN）、高斯樸素貝葉斯 (GNB) 和隨機(jī)森林分類(lèi)器 (RF)。對(duì)于線(xiàn)性分類(lèi)器，本研究使用了支持向量分類(lèi) (SVC) 和 Logistic 回歸的方法，設(shè)定稀疏度值為?1，并對(duì)其做了正則化的處理。對(duì)于非稀疏線(xiàn)性分類(lèi)器，本研究使用了嶺分類(lèi)、SVC、Logistic回歸的數(shù)學(xué)方法。此外，對(duì)于 SVC，還使用了單因素方差分析方法對(duì)其進(jìn)行 10%閾值的特征篩選。對(duì)于正則化參數(shù)（例如 SVC 中的軟邊距參數(shù)），使用默認(rèn)的值C =1或α= 1，因?yàn)檠芯堪l(fā)現(xiàn)這兩個(gè)默認(rèn)值具有很好的代表性。
實(shí)驗(yàn)研究
為了對(duì)不同的預(yù)測(cè)模型進(jìn)行基準(zhǔn)測(cè)試，本實(shí)驗(yàn)所用的數(shù)據(jù)為五個(gè)公開(kāi)可用的REST-fMRI數(shù)據(jù)集，并在這些數(shù)據(jù)集上應(yīng)用了不同的功能連接組分類(lèi)管道。在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，對(duì)臨床上不同的的功能連接預(yù)測(cè)結(jié)果都進(jìn)行了研究，這其中包括：神經(jīng)退行性、神經(jīng)精神障礙、藥物濫用的影響及流動(dòng)智力。本文專(zhuān)注于二進(jìn)制的分類(lèi)問(wèn)題。具體情況如表1所示：
表1：數(shù)據(jù)集和預(yù)測(cè)任務(wù)。每組的被試數(shù)目：COBRE ：142人ADNI ：136 人ADNIDOD：167人ACPI ：126 人ABIDE ：866人HCP ： 443人
IQ代表流動(dòng)智力（788 名受試者在 HCP900 版本中獲得 IQ 分?jǐn)?shù)）表 A3總結(jié)了每個(gè)數(shù)據(jù)集的采集參數(shù)。
1. 參照ADNI的restfMRI 數(shù)據(jù)，以對(duì)患有輕度認(rèn)知障礙 (MCI) 的被試與被患有阿爾茨海默病 (AD) 的被試進(jìn)行區(qū)分。
2. 參照ADNIDOD的restfMRI 數(shù)據(jù),將PTSD患者與健康對(duì)照組區(qū)分開(kāi)來(lái)。
3. 參照ACPI的restfMRI 數(shù)據(jù)，判別被試是否有過(guò)吸食大麻史。
4. 參照ABIDE的restfMRI 數(shù)據(jù)，以此區(qū)分出患有自閉癥障礙的患者實(shí)驗(yàn)組與健康對(duì)照組。
5. HCP 900人連接體項(xiàng)目包含健康受試者的成像和行為數(shù)據(jù)。使用來(lái)自HCP900釋放的預(yù)處理的rest-fMRI數(shù)據(jù)來(lái)區(qū)分高智商和低智商個(gè)體.
6. 參照COBRE（生物研究中心）的 restfMRI 數(shù)據(jù)，來(lái)研究精神分裂癥和雙相情感障礙這兩種疾病。需要注意的是，本文主要利用精神分裂癥患者的數(shù)據(jù)，將其與健康組進(jìn)行對(duì)照，以便達(dá)到預(yù)測(cè)目標(biāo)。
Rest-fMRI數(shù)據(jù)預(yù)處理：軟件及相關(guān)過(guò)程
用SPM12軟件對(duì) COBRE、ADNI 和 ADNIDOD數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。預(yù)處理包括：頭動(dòng)校正、一步配準(zhǔn)，平滑（高斯平滑核為5mm）。除此之外，在數(shù)據(jù)處理的過(guò)程中，剔除了有嚴(yán)重偽影（多人肉眼觀察）或頭動(dòng)大于 2 毫米的被試。對(duì)于經(jīng)過(guò)預(yù)處理的 ABIDE數(shù)據(jù) 和 ACPI數(shù)據(jù)，本研究選用 C-PAC pipeline 來(lái)處理圖像，但本研究在這個(gè)過(guò)程中，沒(méi)有回歸全腦均值。對(duì)于 ACPI數(shù)據(jù)，本研究使用ANTS配準(zhǔn)的方法對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，但沒(méi)有刪除數(shù)據(jù)，也沒(méi)有對(duì)數(shù)據(jù)做全腦均值的回歸處理。對(duì)經(jīng)過(guò)預(yù)處理可用的數(shù)據(jù)者，繼續(xù)進(jìn)行下面的操作，而且，本研究沒(méi)有對(duì)HCP 數(shù)據(jù)做任何額外的預(yù)處理操作。
刪除標(biāo)準(zhǔn)：
本研究通過(guò)目視檢查（肉眼觀察）的步驟剔除了一些被試，也借助其他辦法排除了不符合要求的被試。例如，本研究從 COBRE 樣本中剔除了既患有雙相情感障礙疾病又患有分裂情感疾病的被試。對(duì)于HCP數(shù)據(jù)，本研究為了更容易預(yù)測(cè)二元分類(lèi)設(shè)置，把低智商與高智商被試做了分組處理，根據(jù)分位數(shù) 0.333 （以下為低智商）和 0.666 （以上為高智商）來(lái)選擇（詳情見(jiàn)表1）。
交叉驗(yàn)證和誤差測(cè)量：
本研究在進(jìn)行交叉驗(yàn)證(CV)的過(guò)程中對(duì)所有被試進(jìn)行隨機(jī)處理，并對(duì)每個(gè)數(shù)據(jù)集做了超過(guò)100次的分割，最終將被試分成兩組：75%的被試運(yùn)用訓(xùn)練分類(lèi)器和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型的方法來(lái)分割腦區(qū)，剩余25%的被試則在不可見(jiàn)數(shù)據(jù)上進(jìn)行測(cè)試。此外，本研究對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分層處理，以保持組之間的樣本比率。針對(duì)每次分割，本研究計(jì)算出曲線(xiàn)下面積(AUC)，曲線(xiàn)下面積的值1代表完美預(yù)測(cè)，0.5代表隨機(jī)水平概率。AUC的最終預(yù)測(cè)分?jǐn)?shù)可用來(lái)衡量不同選擇之下的預(yù)測(cè)管道結(jié)果情況。
計(jì)算和實(shí)施：
本研究的實(shí)驗(yàn)研究包含240多種類(lèi)型的管道(8個(gè)圖譜，3個(gè)連通性度量，10個(gè)分類(lèi)器，以及其他變量，如3個(gè)filter選項(xiàng)和3個(gè)協(xié)方差回歸選項(xiàng))，這些管道分別在5個(gè)數(shù)據(jù)集上運(yùn)行。其運(yùn)行結(jié)果是：在原始數(shù)據(jù)到模型計(jì)算期間的這個(gè)過(guò)程之中，本研究需要對(duì)50多萬(wàn)個(gè)管道進(jìn)行擬合，所以計(jì)算量相當(dāng)大。本研究使用Python2.7工具進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。這其中包括：定義腦圖譜、提取具有代表性的時(shí)間序列以及構(gòu)建連通性度量。
結(jié)果：管道選擇的基準(zhǔn)
接下來(lái)，本研究概述不同的模型選擇對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果所產(chǎn)生的影響。
本研究在表2中報(bào)告了所有REST-fMRI數(shù)據(jù)集所獲得的AUC分?jǐn)?shù)，并且在表2中，本研究已將每步的最優(yōu)選擇進(jìn)行呈現(xiàn)，以下本研究將對(duì)這些最優(yōu)選擇進(jìn)行詳細(xì)闡述。
不同的方法將產(chǎn)生不同的影響，為了更好衡量其影響，所以本研究對(duì)每個(gè)管道的預(yù)測(cè)分?jǐn)?shù)計(jì)算出平均值。這種相對(duì)測(cè)量方法避免了因折疊或數(shù)據(jù)集不同而導(dǎo)致的分?jǐn)?shù)差異的情況。本研究對(duì)這些相對(duì)預(yù)測(cè)分?jǐn)?shù)進(jìn)行了觀察，并研究了不同的步驟選擇（如分類(lèi)器的選擇、連接參數(shù)的選擇和大腦圖譜的選擇）對(duì)預(yù)測(cè)管道的影響。在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，涉及很多步驟的選擇，對(duì)于固定步驟而言，其影響有二：第一，當(dāng)某些實(shí)驗(yàn)步驟是最優(yōu)選擇或接近最優(yōu)選擇時(shí)，本研究可以考慮其中一個(gè)步驟的影響；第二，對(duì)必選步驟來(lái)說(shuō)，本研究可以考慮該步驟對(duì)其他步驟的影響。從經(jīng)驗(yàn)上看，這兩種情況得出了相似的結(jié)論，詳情見(jiàn)附錄 C。
分類(lèi)器的選擇
圖 3 總結(jié)了分類(lèi)器對(duì) rest-fMRI 數(shù)據(jù)集預(yù)測(cè)分?jǐn)?shù)的情況。結(jié)果顯示不同模型和數(shù)據(jù)集（即預(yù)測(cè)目標(biāo)）之間存在一定的差異性，非稀疏（l2-regularized）線(xiàn)性分類(lèi)器的表現(xiàn)情況更好，略領(lǐng)先于logistic-l2。
圖3：分類(lèi)器的選擇對(duì)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性的影響。對(duì)于每個(gè)分類(lèi)器，當(dāng)改變其他步驟（正在進(jìn)行）的建模選擇時(shí)?？傮w而言，L2正則化的線(xiàn)性分類(lèi)器的表現(xiàn)更好。
連接參數(shù)的選擇
圖4總結(jié)了REST-fMRI數(shù)據(jù)集的相對(duì)預(yù)測(cè)分?jǐn)?shù)受協(xié)方差矩陣的參數(shù)化情況的影響。通常來(lái)說(shuō)，切空間參數(shù)化（正切空間投影法被應(yīng)用于功能連接的估計(jì)，具體方法可以看這篇文章：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7086233/）的性能優(yōu)于完全相關(guān)或部分相關(guān)。
圖4：連接參數(shù)對(duì)預(yù)測(cè)精度的影響。實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，本研究將完全相關(guān)性方法或部分相關(guān)性方法與基于切線(xiàn)空間的方法進(jìn)行對(duì)比，發(fā)現(xiàn)使用基于切線(xiàn)空間的方法，其在預(yù)測(cè)時(shí)，其連通性參數(shù)顯示出更高的準(zhǔn)確度和相對(duì)較低的方差。圖4方框顯示中位數(shù)和四分位數(shù)，及五分位數(shù)和95分位數(shù)。
區(qū)域定義方法的選擇：
為找到大腦區(qū)域定義的最佳方法，本研究在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，對(duì)實(shí)驗(yàn)方法做了兩步處理。首先，本研究對(duì)每種方法都找出了最佳預(yù)測(cè)的維度，但這只適用于具有各種維度的 BASC 圖譜及數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的區(qū)域定義方法（如ICA）。其次，本研究在最佳維度的這個(gè)背景之下，研究了每種方法的預(yù)測(cè)精度。
最好的辦法：
圖5總結(jié)了不同的區(qū)域定義方法的相對(duì)預(yù)測(cè)性能。盡管這些方法的系統(tǒng)性影響很?。ㄏ啾扔隈薨櫤蛿?shù)據(jù)集的方差），但就預(yù)測(cè)效果而言：參照功能數(shù)據(jù)定義方法所定義的區(qū)域要比參照解剖學(xué)定義方法的預(yù)測(cè)效果更好。其中，本研究使用?1字典學(xué)習(xí)方法定義區(qū)域（在REST-FMRI數(shù)據(jù)中），其實(shí)驗(yàn)效果似乎是最好的，其次是ICA方法（預(yù)測(cè)效果排名第二）。
圖5：不同的圖譜定義的方法對(duì)預(yù)測(cè)精度的影響。
最優(yōu)維度：
本研究對(duì)每種最佳維度方法的選擇進(jìn)行了圖示，如圖 6所示。在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，本研究發(fā)現(xiàn)了一個(gè)在不同情況下會(huì)出現(xiàn)變化的最優(yōu)值：這個(gè)值會(huì)隨著提取節(jié)點(diǎn)數(shù)量的增加，使預(yù)測(cè)精度升高，然而對(duì)于其他方法，在相同情況下，這個(gè)值的預(yù)測(cè)精確性又會(huì)緩慢下降。詳情見(jiàn)圖6。除此之外，典型的最優(yōu)區(qū)域數(shù)量約為 150（見(jiàn)附錄 E）。
圖6：腦區(qū)數(shù)量對(duì)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性的影響。該圖顯示了不同方法（對(duì)五個(gè) rest-fMRI 數(shù)據(jù)集采用的方法）的 AUC 分?jǐn)?shù)的分布情況。水平條（黑色）表示中位數(shù)，紅色箭頭表示維度。
更大的數(shù)據(jù)集和預(yù)先計(jì)算的圖譜：
為了研究數(shù)據(jù)分析（限于更高質(zhì)量數(shù)據(jù)集）的一致性對(duì)結(jié)果的影響，本研究對(duì)包括 HCP 數(shù)據(jù)在內(nèi)的基準(zhǔn)測(cè)試進(jìn)行了相同的預(yù)處理。因這些數(shù)據(jù)時(shí)間序列更長(zhǎng)且計(jì)算成本高，故為了降低計(jì)算成本及確保結(jié)果的嚴(yán)謹(jǐn)性，所以本部分將分析限制在預(yù)先計(jì)算的圖譜上（對(duì)于字典學(xué)習(xí)和ICA方法下的腦區(qū)分割，是從對(duì)ADNI REST-fMRI數(shù)據(jù)的估計(jì)中來(lái)的）。
圖7總結(jié)了不同方法對(duì)六個(gè)群組預(yù)測(cè)精確性的影響。該實(shí)驗(yàn)得出了與其他實(shí)驗(yàn)類(lèi)似的結(jié)論：使用字典學(xué)習(xí)、切線(xiàn)空間參數(shù)化和 L2 正則化分類(lèi)器的方法來(lái)獲取功能圖譜作為特征，對(duì)分類(lèi)性能的提升更大。詳情見(jiàn)下圖7。
圖7：預(yù)計(jì)算區(qū)域（限于六個(gè)數(shù)據(jù)集）的流水線(xiàn)選擇
該圖展示了相對(duì)預(yù)測(cè)分?jǐn)?shù)的邊際分布情況，最佳選擇方法正向排序?yàn)椋?/span>基于字典學(xué)習(xí)的分區(qū)方法(MOD1)、聚類(lèi)法(BASC)、連通性的切數(shù)空間參數(shù)化方法以及L2正則化的邏輯回歸方法。
濾波、全腦平均信號(hào)的影響
是否濾波以及是否回歸全腦平均信號(hào)對(duì)結(jié)果影響不大。
總結(jié)：
本研究為使用功能磁共振數(shù)據(jù)作為特征的分類(lèi)機(jī)器學(xué)習(xí)的實(shí)踐提供了一些參考方向，具體總結(jié)在表 3 中：本研究發(fā)現(xiàn)帶正則化參數(shù)的邏輯回歸方法是一個(gè)在許多情況下都可以被使用的基本模型，并且使用ICA或者字典學(xué)習(xí)方法對(duì)功能數(shù)據(jù)進(jìn)行軟分區(qū)可以進(jìn)一步提升模型的分類(lèi)性能，除此以外，本文發(fā)現(xiàn)預(yù)處理過(guò)程中的濾波和全腦均值回歸對(duì)分類(lèi)結(jié)果的表現(xiàn)沒(méi)有明顯影響。
本文研究還有一個(gè)意義在于，使用良好的默認(rèn)模型可以抑制分析管道的組合爆炸，從而降低研究的計(jì)算成本，以使其實(shí)驗(yàn)結(jié)論更穩(wěn)定、更具有說(shuō)服力、更具有統(tǒng)計(jì)意義。值得一提的是，就數(shù)據(jù)而言，其數(shù)據(jù)分析不可能有一個(gè)萬(wàn)能的解決方案，本文方法的最優(yōu)選擇以及本研究的研究雖然與前人研究的結(jié)果具有一致性，但不代表任何研究運(yùn)用此方法都能達(dá)到和本文一樣的效果，所以大家在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，可根據(jù)自己的數(shù)據(jù)以及實(shí)驗(yàn)?zāi)康?，合理選擇實(shí)驗(yàn)方法和模型來(lái)進(jìn)行研究。
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