Inferring Effective Connectivity Networks From fMRI Time Series With a Temporal Entropy-Score

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作者
Jinduo Liu,Junzhong Ji,Guangxu Xun,Aidong Zhang
出处
期刊:IEEE transactions on neural networks and learning systems [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:33 (10): 5993-6006 被引量:19
标识
DOI:10.1109/tnnls.2021.3072149
摘要

Inferring brain-effective connectivity networks from neuroimaging data has become a very hot topic in neuroinformatics and bioinformatics. In recent years, the search methods based on Bayesian network score have been greatly developed and become an emerging method for inferring effective connectivity. However, the previous score functions ignore the temporal information from functional magnetic resonance imaging (fMRI) series data and may not be able to determine all orientations in some cases. In this article, we propose a novel score function for inferring effective connectivity from fMRI data based on the conditional entropy and transfer entropy (TE) between brain regions. The new score employs the TE to capture the temporal information and can effectively infer connection directions between brain regions. Experimental results on both simulated and real-world data demonstrate the efficacy of our proposed score function.
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