基于标签对齐的多模态一致性表型关联方法

近年来,随着脑影像和基因技术的发展,脑影像遗传学得到了广泛的关注.在脑影像遗传研究中,检验遗传变异(即单核苷酸多态性(singlenucleotidepolymorphisms,SNPs))对大脑结构或功能的影响是一项艰巨的任务.此外,提取的多模态脑表型和来自同一区域的一致性脑影像标志物为理解疾病(例如,阿尔茨海默病(Alzheimer’s disease,AD))的机理提供了更多的见解.利用多模态脑表型作为桥接风险基因位点和疾病状态的中间特征,设计通过标签对齐的多模态学习方法来识别AD中风险基因位点与疾病状态之间的一致性表型.首先,用标准的多模态方法去探索和AD相关的基因位点(即APOEe4 rs429358)与多模态脑影像之间关系;其次,为了利用标记样本之间的标签信息,在标准多模态方法的目标函数中添加了一个新的标签对齐正则化项,使得所有具有相同类别标签的多模态样本在映射空间中更靠近;最后,在公开的ADNI(Alzheimer’s disease neuroimaging initiative)数据集上的3种脑影像(即大脑的结构组织信息、脱氧葡萄糖正电子发射断层扫描和正电子发射断层扫描淀粉样蛋白成像)进行实验.实验结果表明:该方法可以在多模态脑影像上发现鲁棒的、一致性脑区域来解释AD的病因,并在3个模态上将相关系数分别提高了8%,9%,5%.