| アイテムタイプ |
学術雑誌論文 / Journal Article(1) |
| 公開日 |
2025-10-03 |
| タイトル |
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タイトル |
Comprehensive evaluation of pipelines for classification of psychiatric disorders using multi-site resting-state fMRI datasets |
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言語 |
eng |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
Classification biomarker |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
Pipeline |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
Generalization |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
fMRI |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
Multi-site dataset |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
Major depressive disorder |
| 資源タイプ |
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資源タイプ |
journal article |
| アクセス権 |
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アクセス権 |
open access |
| 著者 |
Takahara, Yuji
Kashiwagi, Yuto
Tokuda, Tomoki
吉本, 潤一郎
Sakai, Yuki
Yamashita, Ayumu
Yoshioka, Toshinori
Takahashi, Hidehiko
Mizuta, Hiroto
Kasai, Kiyoto
Kunimitsu, Akira
Okada, Naohiro
Itai, Eri
Shinzato, Hotaka
Yokoyama, Satoshi
Masuda, Yoshikazu
Mitsuyama, Yuki
Okada, Go
Okamoto, Yasumasa
Itahashi, Takashi
Ohta, Haruhisa
Hashimoto, Ryu-Ichiro
Harada, Kenichiro
Yamagata, Hirotaka
Matsubara, Toshio
Matsuo, Koji
田中, 沙織
Imamizu, Hiroshi
Ogawa, Koichi
Momosaki, Sotaro
Kawato, Mitsuo
Yamashita, Okito
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| 抄録 |
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内容記述タイプ |
Abstract |
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内容記述 |
Objective classification biomarkers that are developed using resting-state functional magnetic resonance imaging (rs-fMRI) data are expected to contribute to more effective treatment for psychiatric disorders. Unfortunately, no widely accepted biomarkers are available at present, partially because of the large variety of analysis pipelines for their development. In this study, we comprehensively evaluated analysis pipelines using a large-scale, multi-site fMRI dataset for major depressive disorder (MDD). We explored combinations of options in four sub-processes of the analysis pipelines: six types of brain parcellation, four types of functional connectivity (FC) estimations, three types of site-difference harmonization, and five types of machine-learning methods. A total of 360 different MDD classification biomarkers were constructed using the SRPBS dataset acquired with unified protocols (713 participants from four sites) as the discovery dataset, and datasets from other projects acquired with heterogeneous protocols (449 participants from four sites) were used for independent validation. We repeated the procedure after swapping the roles of the two datasets to identify superior pipelines, regardless of the discovery dataset. The classification results of the top 10 biomarkers showed high similarity, and weight similarity was observed between eight of the biomarkers, except for two that used both data-driven parcellation and FC computation. We applied the top 10 pipelines to the datasets of other psychiatric disorders (autism spectrum disorder and schizophrenia), and eight of the biomarkers exhibited sufficient classification performance for both disorders. Our results will be useful for establishing a standardized pipeline for classification biomarkers. |
| 書誌情報 |
en : Neural networks
巻 187,
ページ数 15,
発行日 2025-02-28
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| 出版者 |
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出版者 |
Elsevier |
| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
EISSN |
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収録物識別子 |
1879-2782 |
| 出版者版DOI |
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関連タイプ |
isReplacedBy |
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識別子タイプ |
DOI |
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関連識別子 |
https://doi.org/10.1016/j.neunet.2025.107335 |
| 出版者版URI |
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関連タイプ |
isReplacedBy |
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識別子タイプ |
URI |
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関連識別子 |
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S089360802500214X?dgcid=rss_sd_all |
| 権利 |
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権利情報Resource |
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ |
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権利情報 |
© 2025 The Authors.This is an open access article under the CC BY-NC-ND license (http://creativecommons.org/licenses/bync-nd/4.0/). |
| 著者版フラグ |
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出版タイプ |
NA |
| 助成情報 |
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助成機関名 |
XNef, Inc. and Shionogi & Co., Ltd. |
| 助成情報 |
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助成機関名 |
Japan Society for the Promotion of Science (JSPS) |
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研究課題番号 |
JP20H03605 |
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研究課題番号URI |
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-20H03605/ |
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研究課題名 |
双極性障害トリオ試料におけるポリジェニックリスクスコアを用いた画像ー遺伝子研究 |
| 助成情報 |
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助成機関名 |
Japan Society for the Promotion of Science (JSPS) |
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研究課題番号 |
JP21H05174 |
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研究課題番号URI |
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PLANNED-21H05174/ |
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研究課題名 |
個体脳ー世界相互作用ループの時代・世代・ジェンダー影響の解明 |
| 助成情報 |
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助成機関名 |
Japan Society for the Promotion of Science (JSPS) |
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研究課題番号 |
JP21H05171 |
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研究課題番号URI |
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-ORGANIZER-21H05171/ |
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研究課題名 |
当事者化行動科学に向けた学術の対象・方法変革～学術者の当事者化と研究の共同創造～ |
| 助成情報 |
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助成機関名 |
Japan Agency for Medical Research and Development (AMED) |
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研究課題番号 |
JP22dm0307008 |
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研究課題名 |
脳科学とAI技術に基づく精神神経疾患の診断と治療技術開発とその応用 |
| 助成情報 |
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助成機関名 |
Japan Agency for Medical Research and Development (AMED) |
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研究課題番号 |
JP22dm0307009 |
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研究課題名 |
非線形動力学に基づく次世代AIと基盤技術に関する研究開発 |
| 助成情報 |
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助成機関名 |
The Japan Agency for Medical Research and Development (AMED) |
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研究課題番号 |
JP19dm0207069 |
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研究課題名 |
双方向トランスレーショナルアプローチによる精神疾患の脳予測性障害機序に関する研究開発 |
| 助成情報 |
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助成機関名 |
The Japan Agency for Medical Research and Development (AMED) |
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研究課題番号 |
JP18dm0307001 |
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研究課題名 |
国際MRI研究連携によるAYA世代脳発達および障害のメカニズム解明 |
| 助成情報 |
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助成機関名 |
The Japan Agency for Medical Research and Development (AMED) |
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研究課題番号 |
JP18dm0307004 |
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研究課題名 |
人生ステージに沿った健常および精神・神経疾患の統合MRIデータベースの構築にもとづく国際脳科学連携 |
| 助成情報 |
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助成機関名 |
The Japan Agency for Medical Research and Development (AMED) |
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研究課題番号 |
JP23wm0625001 |
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研究課題名 |
脳データ統合プラットフォームの開発と活用による脳機能と疾患病態の解明 |
| 助成情報 |
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助成機関名 |
The Japan Agency for Medical Research and Development (AMED) |
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研究課題番号 |
JP24wm0625502 |
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研究課題名 |
脳データ統合プラットフォームの開発と活用による脳機能と疾患病態の解明 |
| 助成情報 |
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助成機関名 |
Japan Science and Technology Agency (JST) |
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研究課題番号 |
JPMJMS2021 |
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研究課題番号URI |
https://projectdb.jst.go.jp/grant/JST-PROJECT-20320124/ |
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研究課題名 |
複雑臓器制御系の数理的包括理解と超早期精密医療への挑戦 |
| 助成情報 |
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助成機関名 |
UTokyo Institute for Diversity and Adaptation of Human Mind (UTIDAHM) |
| 助成情報 |
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助成機関名 |
International Research Center for Neurointelligence (WPI-IRCN) at The University of Tokyo Institutes for Advanced Study (UTIAS) |
| 助成情報 |
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助成機関名 |
Innovative Science and Technology Initiative for Security, ATLA, Japan |
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研究課題番号 |
JPJ004596 |
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研究課題名 |
防衛装備庁安全保障技術研究推進制度 |
