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On the interpretation of weight vectors of linear models in multivariate neuroimaging. ​

文献信息 ​

PMID24239590
期刊NeuroImage
影响因子4.5
JCR 分区Q1
发表年份2014
被引次数526
关键词激活模式、解码、电生理记录、编码、提取滤波器
文献类型Journal Article, Research Support, Non-U.S. Gov't
ISSN1053-8119
页码96-110
期号87()
作者Stefan Haufe, Frank Meinecke, Kai Görgen, Sven Dähne, John-Dylan Haynes, Benjamin Blankertz, Felix Bießmann

一句话小结 ​

本研究探讨了在神经影像分析中，前向模型和后向模型的应用及其相互关系，强调了选择合适分析方法对于不同实验目标的重要性。通过将后向模型转化为前向模型，提供了一种提高分析结果可解释性的理论基础，旨在增强对神经过程的理解和临床应用的有效性。

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激活模式 · 解码 · 电生理记录 · 编码 · 提取滤波器

摘要 ​

神经影像设备时空分辨率的提高伴随着对更强大的多变量分析方法的趋势。通常希望将这些方法的结果与所研究的认知过程联系起来。在这里，我们讨论哪些方法允许进行这样的解释，并提供选择适合特定实验目标的分析方法的指南：对于需要决定去除脑组织位置的外科医生而言，确定认知功能及其相关神经过程的来源是最重要的。相反，在通过脑-计算机接口与瘫痪或昏迷患者进行沟通时，最重要的是准确提取特定心理状态下的神经过程。这些同样重要但互为补充的目标需要不同的分析方法。从数据驱动模型的参数确定神经过程在时间或空间上的来源需要我们所称的数据前向模型；这样的模型解释了如何从神经源生成测量数据。一般线性模型（GLMs）就是一个例子。从数据中提取神经信息的方法可以视为后向模型，因为它们试图逆转数据生成过程。多变量分类器就是一个例子。在这里，我们展示了前向模型的参数在神经生理学上是可解释的，因为只有在与所研究的大脑过程相关的通道上才观察到显著的非零权重。相反，后向模型参数的解释可能导致关于感兴趣的神经信号的空间或时间来源的错误结论，因为在与所研究的大脑过程统计独立的通道上也可能观察到显著的非零权重。作为线性情况的补救措施，我们提出了一种将后向模型转化为前向模型的程序。该程序使线性后向模型参数的神经生理学解释成为可能。我们希望这项工作能提高对常见问题的认识，并为进行更具可解释性的大规模神经影像分析提供理论基础。

英文摘要 ​

The increase in spatiotemporal resolution of neuroimaging devices is accompanied by a trend towards more powerful multivariate analysis methods. Often it is desired to interpret the outcome of these methods with respect to the cognitive processes under study. Here we discuss which methods allow for such interpretations, and provide guidelines for choosing an appropriate analysis for a given experimental goal: For a surgeon who needs to decide where to remove brain tissue it is most important to determine the origin of cognitive functions and associated neural processes. In contrast, when communicating with paralyzed or comatose patients via brain-computer interfaces, it is most important to accurately extract the neural processes specific to a certain mental state. These equally important but complementary objectives require different analysis methods. Determining the origin of neural processes in time or space from the parameters of a data-driven model requires what we call a forward model of the data; such a model explains how the measured data was generated from the neural sources. Examples are general linear models (GLMs). Methods for the extraction of neural information from data can be considered as backward models, as they attempt to reverse the data generating process. Examples are multivariate classifiers. Here we demonstrate that the parameters of forward models are neurophysiologically interpretable in the sense that significant nonzero weights are only observed at channels the activity of which is related to the brain process under study. In contrast, the interpretation of backward model parameters can lead to wrong conclusions regarding the spatial or temporal origin of the neural signals of interest, since significant nonzero weights may also be observed at channels the activity of which is statistically independent of the brain process under study. As a remedy for the linear case, we propose a procedure for transforming backward models into forward models. This procedure enables the neurophysiological interpretation of the parameters of linear backward models. We hope that this work raises awareness for an often encountered problem and provides a theoretical basis for conducting better interpretable multivariate neuroimaging analyses.

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主要研究问题 ​

  1. 在多变量神经影像学中，如何选择合适的前向模型与后向模型，以确保对神经过程的准确解释？
  2. 能否举例说明在特定实验目标下，前向模型和后向模型的具体应用差异？
  3. 对于不同的认知功能，如何评估前向模型的参数在神经生理学上的可解释性？
  4. 在脑机接口的研究中，如何有效提取与特定心理状态相关的神经信息？
  5. 针对线性后向模型的参数，您建议哪些方法来避免错误的空间或时间来源结论？

核心洞察 ​

  1. 研究背景和目的
    随着神经成像设备在时空分辨率上的提升，越来越多的多变量分析方法被应用于神经影像学研究中。这些方法的结果往往需要与认知过程相对应进行解释。然而，不同的实验目标需要不同的分析方法。本研究旨在探讨如何有效解释线性模型的权重向量，尤其是在神经成像领域，以便为临床应用提供指导。

  2. 主要方法和发现
    研究区分了两种模型：前向模型和后向模型。前向模型（如广义线性模型）用于解释数据是如何从神经源生成的，这种模型的参数具有神经生理学的可解释性，即只有与研究的脑过程相关的通道会显示显著的非零权重。相对而言，后向模型（如多变量分类器）试图逆转数据生成过程，然而其参数的解释可能会导致错误的结论，因为显著的非零权重可能来自于与脑过程统计独立的通道。为了解决这一问题，研究提出了一种将后向模型转化为前向模型的程序，从而使线性后向模型的参数具备神经生理学的可解释性。

  3. 核心结论
    本研究表明，前向模型的参数具有明确的神经生理学解释，而后向模型的参数则可能导致对神经信号的空间或时间起源的错误理解。通过将后向模型转化为前向模型，研究者可以更好地解释线性模型的分析结果，从而提升神经影像分析的可解释性。

  4. 研究意义和影响
    本研究提高了对神经影像学中模型解释的认识，强调了选择合适分析方法的重要性。通过提供将后向模型转化为前向模型的理论基础，研究为临床应用（如外科手术和脑-机接口）提供了更为可靠的分析工具。这将有助于更准确地理解脑功能及其与认知过程的关系，从而在神经科学研究和临床实践中产生深远的影响。

引用本文的文献 ​

  1. Sparse representation based biomarker selection for schizophrenia with integrated analysis of fMRI and SNPs. - Hongbao Cao;Junbo Duan;Dongdong Lin;Yin Yao Shugart;Vince Calhoun;Yu-Ping Wang - NeuroImage (2014)
  2. Neural portraits of perception: reconstructing face images from evoked brain activity. - Alan S Cowen;Marvin M Chun;Brice A Kuhl - NeuroImage (2014)
  3. Representation of spatial information in key areas of the descending pain modulatory system. - Christoph Ritter;Martin N Hebart;Thomas Wolbers;Ulrike Bingel - The Journal of neuroscience : the official journal of the Society for Neuroscience (2014)
  4. Value signals in the prefrontal cortex predict individual preferences across reward categories. - Jörg Gross;Eva Woelbert;Jan Zimmermann;Sanae Okamoto-Barth;Arno Riedl;Rainer Goebel - The Journal of neuroscience : the official journal of the Society for Neuroscience (2014)
  5. Decoding vigilance with NIRS. - Carsten Bogler;Jan Mehnert;Jens Steinbrink;John-Dylan Haynes - PloS one (2014)
  6. Distributed patterns of event-related potentials predict subsequent ratings of abstract stimulus attributes. - Stefan Bode;Daniel Bennett;Jutta Stahl;Carsten Murawski - PloS one (2014)
  7. How machine learning is shaping cognitive neuroimaging. - Gael Varoquaux;Bertrand Thirion - GigaScience (2014)
  8. Eigenanatomy: sparse dimensionality reduction for multi-modal medical image analysis. - Benjamin M Kandel;Danny J J Wang;James C Gee;Brian B Avants - Methods (San Diego, Calif.) (2015)
  9. Maximally reliable spatial filtering of steady state visual evoked potentials. - Jacek P Dmochowski;Alex S Greaves;Anthony M Norcia - NeuroImage (2015)
  10. The Decoding Toolbox (TDT): a versatile software package for multivariate analyses of functional imaging data. - Martin N Hebart;Kai Görgen;John-Dylan Haynes - Frontiers in neuroinformatics (2014)

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