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A Novel Two-Stage Multi-view Low-Rank Sparse Subspace Clustering Approach to Explore the Relationship Between Brain Function and Structure

计算机科学 秩(图论) 代表(政治) 聚类分析 子空间拓扑 稀疏逼近 模式识别(心理学) 功能(生物学) 人工智能 脑功能 过程(计算) 噪音(视频) 机器学习 数据挖掘 图像(数学) 数学 神经科学 心理学 组合数学 操作系统 政治 生物 法学 进化生物学 政治学
作者
Shu Zhang,Yanqing Kang,Sigang Yu,Jinru Wu,Enze Shi,Ruoyang Wang,Zhibin He,Lei Du,Tuo Zhang
出处
期刊:Lecture Notes in Computer Science 卷期号:: 191-200
标识
DOI:10.1007/978-3-031-21014-3_20
摘要

Understanding the relationship between brain function and structure is vital important in the field of brain image analysis. It elucidates the working mechanism of the brain, which will contribute to better understand the brain and simulate the brain-like system. Extensive efforts have been made on this topic, but still far from the satisfactory. The major difficulties are at least two aspects. One is the huge individual difference among the subjects, which makes it hard to obtain stable results at groupwise level, e.g., noise signals can significantly affect the exploring process. The other one is the huge difference between functional and structural features of the brain, both in their pattern and size, which are very different. To alleviate the above problems, in this paper, we propose a two-stage multi-view low-rank sparse subspace clustering (Two-stage MLRSSC) method to jointly study the relationship between brain function and structure and identify the common regions of brain function and structure. The major innovation of proposed Two-stage MLRSSC is that comparable features of brain function and structure can be effectively extracted from low-rank sparse representation, and results are further improved the stability by two-stage strategy. Finally, groupwise-based stable functional and structural common regions are identified for better understanding the relationship. Experimental results shed new ways to explore the brain function and structure, new insights are observed and discussed.
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