[論文レビュー] Mapping Correlations of Psychological and Connectomical Properties of the Dataset of the Human Connectome Project with the Maximum Spanning Tree Method

Balázs Szalkai, Bálint Varga+1 more|arXiv (Cornell University)|Feb 9, 2016

Functional Brain Connectivity Studies参考文献 11被引用数 3

ひとこと要約

本研究では、500名の被験者からなるHuman Connectome Project（HCP）データセットに含まれる717の心理的、解剖学的、接続プロファイルを対象に、ピアソン法とスピアマン順位相関を用いて最大スパニングツリー解析を実施し、重複のない有意な関係を同定した。新たな相関関係が明らかになった。例えば、ギャンブル行動と扁桃内側部の接続性との間の相関関係が発見された。また、線形相関と非線形相関の構造に顕著な差異が認められ、特に画像語彙力スコアが非線形的に認知機能と関連している可能性が示唆された。

ABSTRACT

We analyzed correlations between more than 700 psychological-, anatomical- and connectome--properties, originated from the Human Connectome Project's (HCP) 500-subject dataset. Apart from numerous natural correlations, which describe parameters computable or approximable from one another, we have discovered numerous significant correlations in the dataset, never described before. We also have found correlations described very recently independently from the HCP-dataset: e.g., between gambling behavior and the number of the connections leaving the insula.

研究の動機と目的

• Human Connectome Projectの500名分の被験者データに由来する717種類の多様な心理的、解剖学的、接続プロファイルの間で、有意かつ重複のない相関関係を同定すること。
• ピアソン積率相関とスピアマン順位相関に基づいて構築された最大重みスパニングツリーの構造を比較し、検出された関係の違いを評価すること。
• 脳ネットワークプロファイルと心理的・行動的特徴との間で、これまで報告されていなかった新しい相関関係を同定すること。
• 特に非線形関連性を検出できる点を踏まえ、複雑な神経認知データにおいて相関に基づくグラフモデルの頑健性と解釈可能性を評価すること。
• 今後の研究や検証を促進するため、計算された脳グラフと相関ツリーをオープンアクセスで提供すること。

提案手法

• HCPの500名分の被験者データから得られた717の属性（心理的テストスコア、脳領域ROI体積、グラフ理論的接続プロファイル指標など）の間で、ペアワイズのピアソン相関とスピアマン順位相関を計算した。
• 絶対値を用いたピアソン相関値（オリジナルスパニングツリー）と絶対値を用いたスピアマン順位相関値（ランクスパニングツリー）に基づいて、2つの最大重みスパニングツリーを構築した。両者ともサイクルを含まず、すべてのノードが接続されており、エッジ総重量が最大となるようにした。
• 直接計算可能な属性同士（例：同じROIの体積と相対体積）や、類似度の高い属性同士（例：補正なしスコアと年齢補正スコア）の間のエッジを除外し、重複を低減した。
• 各スパニングツリーに固有のエッジを特定し、線形（ピアソン）と非線形（スピアマン）相関モデル間の構造的差異を比較した。
• エッジの統計的有意性を評価するために補正済みp値を用い、特に高いp値（例：p ≈ 72）を示すエッジは偶然由来の可能性が高いと特定した。
• 2つのツリーの乖離を可視化・分析することで、非線形関連性を推察した。特に、画像語彙力スコアが認知ネットワークにおいて中心的な役割を果たしている可能性が示された。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 HCP 500名分の被験者データにおいて、これまで報告されていなかった、心理的・解剖学的・接続プロファイルの間の新たな有意な相関関係は何か？
• RQ2 ピアソン相関とスピアマン相関に基づく最大スパニングツリーの構造的差異は何か？ これらの差異は神経認知データにおける関係性の性質をどのように明らかにするか？
• RQ3 非線形（順位ベース）相関は、線形（ピアソン）相関では捉えきれない関係をどの程度明らかにするか？ 特に認知的・行動的特徴の分野において。
• RQ4 なぜ、脳体積と相対体積の間の自然な相関がランクスパニングツリーに現れないのか？ これはデータ構造や補正手法に何を示唆しているのか？
• RQ5 ランクツリーにおいて、年齢と年齢補正済み臭覚識別テストスコアの間で予期しない相関が観察されたが、これは年齢補正の不備や世代間のテストパフォーマンスの差異を示唆しているのだろうか？

主な発見

• オリジナルスパニングツリーとランクスパニングツリーは86.3％のエッジを共有しており、線形相関と非線形相関の構造に全体的に高い一貫性が確認された。
• 各ツリーに固有のエッジが13.7％存在し、特にランクスパニングツリーでは、NIH Toolboxの『音声の中の言葉』テストが画像語彙力スコアと結びついているなど、非線形依存性を示す特徴的な接続が明らかになった。
• ギャンブル行動と扁桃内側部から出る接続数との間で、最近の独立した研究結果とも整合する新たな相関関係が発見された。
• 右側側頭側室体積とペン・感情認識テストにおける正しい幸せ感情の識別数を結ぶエッジは、補正済みp値が約72であったため、偶然由来の可能性が高いとされた。
• 前大脳回の体積とグラフパラメータ（合計、最小カット）との自然な相関がランクスパニングツリーに存在しなかったため、非線形関係が期待される線形関連性を隠蔽している可能性が示唆された。
• ランクツリーにおいて、年齢と年齢補正済み臭覚識別テストスコアの間で予期しない接続（p ≈ 6％）が観察された。これは、年齢補正の不備や世代間の差異に起因する可能性を示唆している。