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Jae-Hwan Jung (Chungnam National University) Seong-Jin Ji (Chungnam National University) Hongtu Zhu (University of North Carolina at Chapel Hill) Joseph G. Ibrahim (University of North Carolina at Chapel Hill) Yong Fan (University of Pennsylvania) Eunjee Lee (Chungnam National University) Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative
저널정보
한국통계학회 CSAM(Communications for Statistical Applications and Methods) CSAM(Communications for Statistical Applications and Methods) 제27권 제6호
발행연도
2020.11
수록면
603 - 624 (22page)

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There is an emerging interest in brain functional connectivity (FC) based on functional Magnetic Resonance Imaging in Alzheimer’s disease (AD) studies. The complex and high-dimensional structure of FC makes it challenging to explore the association between altered connectivity and AD susceptibility. We develop a pipeline to refine FC as proper covariates in a penalized logistic regression model and classify normal and AD susceptible groups. Three different quantification methods are proposed for FC refinement. One of the methods is dimension reduction based on common component analysis (CCA), which is employed to address the limitations of the other methods. We applied the proposed pipeline to the Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) data and deduced pathogenic FC biomarkers associated with AD susceptibility. The refined FC biomarkers were related to brain regions for cognition, stimuli processing, and sensorimotor skills. We also demonstrated that a model using CCA performed better than others in terms of classification performance and goodness-of-fit.
#resting-state functional magnetic resonance imaging #penalized logistic regression #common component analysis #Alzheimers disease #mild cognitive impairment

목차

Abstract
1. Introduction
2. Materials
3. Quantification methods for functional connectivity
4. Penalized logistic regression with functional connectivity covariates
5. Results
6. Conclusions
References

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