CIF: Small: Low-Dimensional Structure Learning for Tensor Data with Applications to Neuroimaging

CIF:小:张量数据的低维结构学习及其在神经影像中的应用

基本信息

  • 批准号:
    1615489
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 50万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Standard Grant
  • 财政年份:
    2016
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2016-07-01 至 2021-06-30
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

Advances in information technology are making it possible to collect increasingly massive amounts of multidimensional, multi-modal data across a diverse range of disciplines including bioinformatics, neuroscience, and the social sciences. One particular area where such multidimensional, multi-modal, and often nonlinear data is collected is neuroscience, in particular human brain connectomics. Connectomics aims to offer a comprehensive framework to describe neuronal connectivity by constructing networks from multi-modal and multi-subject, as well as both temporal and spatial, data. These high dimensional datasets pose a challenge to the signal processing community to develop data reduction methods that can exploit their rich structure in order to extract meaningful summarizations. Over the past several decades a tremendous amount of work has focused on the analysis and compression of high dimensional point-cloud datasets via low-dimensional manifold and subspace techniques. Although the research on low-dimensional structure learning from vector-type data is well developed, the direct application of these methods to higher order data poses significant challenges, including both increased computational complexity, and their inability to capture the couplings across different modes. This research addresses these problems through a tensor-based framework for data reduction and low-dimensional structure learning with a particular focus on reducing dynamic functional connectivity networks (dFCNs) into physiologically meaningful network components.The investigators develop two complementary approaches to address this high order data reduction problem: 1) Robust low-rank+sparse linear structure learning algorithms for tensors; 2) Multi-scale, locally linear adaptive tensor decomposition algorithms for compressing and learning structure from tensor data. Finally, this tensor based framework is applied to dFCNs constructed from electroencephalogram (EEG) data to assess well-known salience and control functional networks associated with affective regulation and cognitive control.
信息技术的进步使得在生物信息学、神经科学和社会科学等不同学科中收集越来越多的多维、多模态数据成为可能。收集这种多维、多模态和通常非线性数据的一个特定领域是神经科学,特别是人脑连接组学。连接组学的目标是提供一个全面的框架来描述神经元的连接,通过构建网络,从多模态和多主题,以及时间和空间,数据。这些高维数据集对信号处理界提出了挑战,要求开发数据约简方法,可以利用其丰富的结构来提取有意义的摘要。在过去的几十年里,大量的工作集中在通过低维流形和子空间技术分析和压缩高维点云数据集。虽然从向量类型数据中进行低维结构学习的研究已经很发达,但将这些方法直接应用于高阶数据带来了重大挑战,包括增加计算复杂性,以及无法捕获不同模式之间的耦合。本研究通过一个基于张量的数据约简和低维结构学习的框架来解决这些问题,特别关注将动态功能连接网络(dFCN)约简为具有生理意义的网络组件,研究者开发了两种互补的方法来解决这个高阶数据约简问题:1)鲁棒的张量低秩稀疏线性结构学习算法; 2)多尺度、局部线性自适应张量分解算法,用于从张量数据压缩和学习结构。最后,这个张量为基础的框架被应用到dFCNs构造从脑电图(EEG)数据,以评估著名的显着性和控制功能网络与情感调节和认知控制。

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

Selin Aviyente其他文献

Identification of small world topologies in neural functional connections quantified by phase synchrony measures
通过相位同步测量量化神经功能连接中小世界拓扑的识别
Information-Theoretic Nonstationary Source Separation
信息论非平稳源分离
Markov and multifractal wavelet models for wireless MAC-to-MAC channels
无线 MAC 到 MAC 信道的马尔可夫和多重分形小波模型
  • DOI:
    10.1016/j.peva.2006.06.001
  • 发表时间:
    2007
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    S. A. Khayam;H. Radha;Selin Aviyente;J. Deller
  • 通讯作者:
    J. Deller
Graph wavelet transform: Application to image segmentation
图小波变换:在图像分割中的应用
Time-frequency decomposition based on information
基于信息的时频分解

Selin Aviyente的其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

{{ truncateString('Selin Aviyente', 18)}}的其他基金

CIF: Small: Multiview Graph Learning with Applications to Single Cell Gene Expression Networks
CIF:小型:多视图图学习及其在单细胞基因表达网络中的应用
  • 批准号:
    2211645
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 50万
  • 项目类别:
    Standard Grant
CIF: Small: Community Detection in Multilayer Networks with Applications to Functional Connectivity Brain Networks
CIF:小型:多层网络中的社区检测及其在功能连接大脑网络中的应用
  • 批准号:
    2006800
  • 财政年份:
    2020
  • 资助金额:
    $ 50万
  • 项目类别:
    Standard Grant
CIF: Small: A comprehensive framework for dynamic network tracking and clustering with applications to functional brain connectivity
CIF:小型:动态网络跟踪和聚类的综合框架,应用于功能性大脑连接
  • 批准号:
    1422262
  • 财政年份:
    2014
  • 资助金额:
    $ 50万
  • 项目类别:
    Standard Grant
CIF:Small: A Signal Processing Approach to the Analysis of Time-Varying Functional Networks of the Brain
CIF:Small:一种分析大脑时变功能网络的信号处理方法
  • 批准号:
    1218377
  • 财政年份:
    2012
  • 资助金额:
    $ 50万
  • 项目类别:
    Standard Grant
CAREER: Integrated Research and Education in Functional Brain Networks
职业:功能性大脑网络的综合研究和教育
  • 批准号:
    0746971
  • 财政年份:
    2008
  • 资助金额:
    $ 50万
  • 项目类别:
    Continuing Grant
Signal Processing for Quantifying the Functional Integration in the Brain
用于量化大脑功能整合的信号处理
  • 批准号:
    0728984
  • 财政年份:
    2007
  • 资助金额:
    $ 50万
  • 项目类别:
    Standard Grant

相似国自然基金

昼夜节律性small RNA在血斑形成时间推断中的法医学应用研究
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2024
  • 资助金额:
    0.0 万元
  • 项目类别:
    省市级项目
tRNA-derived small RNA上调YBX1/CCL5通路参与硼替佐米诱导慢性疼痛的机制研究
  • 批准号:
    n/a
  • 批准年份:
    2022
  • 资助金额:
    10.0 万元
  • 项目类别:
    省市级项目
Small RNA调控I-F型CRISPR-Cas适应性免疫性的应答及分子机制
  • 批准号:
    32000033
  • 批准年份:
    2020
  • 资助金额:
    24.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
Small RNAs调控解淀粉芽胞杆菌FZB42生防功能的机制研究
  • 批准号:
    31972324
  • 批准年份:
    2019
  • 资助金额:
    58.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
变异链球菌small RNAs连接LuxS密度感应与生物膜形成的机制研究
  • 批准号:
    81900988
  • 批准年份:
    2019
  • 资助金额:
    21.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
肠道细菌关键small RNAs在克罗恩病发生发展中的功能和作用机制
  • 批准号:
    31870821
  • 批准年份:
    2018
  • 资助金额:
    56.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
基于small RNA 测序技术解析鸽分泌鸽乳的分子机制
  • 批准号:
    31802058
  • 批准年份:
    2018
  • 资助金额:
    26.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
Small RNA介导的DNA甲基化调控的水稻草矮病毒致病机制
  • 批准号:
    31772128
  • 批准年份:
    2017
  • 资助金额:
    60.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
基于small RNA-seq的针灸治疗桥本甲状腺炎的免疫调控机制研究
  • 批准号:
    81704176
  • 批准年份:
    2017
  • 资助金额:
    20.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
水稻OsSGS3与OsHEN1调控small RNAs合成及其对抗病性的调节
  • 批准号:
    91640114
  • 批准年份:
    2016
  • 资助金额:
    85.0 万元
  • 项目类别:
    重大研究计划

相似海外基金

CIF: Small: Learning Low-Dimensional Representations with Heteroscedastic Data Sources
CIF:小:使用异方差数据源学习低维表示
  • 批准号:
    2331590
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 50万
  • 项目类别:
    Standard Grant
CIF: Small: Low Complexity Massive MIMO Systems: Synergistic use of Array Geometry, Modeling and Learning
CIF:小型:低复杂性大规模 MIMO 系统:阵列几何、建模和学习的协同使用
  • 批准号:
    2124929
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 50万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Collaborative Research: CIF: Small: Low-Complexity Algorithms for Unsourced Multiple Access and Compressed Sensing in Large Dimensions
合作研究:CIF:小型:大维度无源多址和压缩感知的低复杂度算法
  • 批准号:
    2131115
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 50万
  • 项目类别:
    Standard Grant
CIF: Small: Secure and Fast Federated Low-Rank Recovery from Few Column-wise Linear, or Quadratic, Projections
CIF:小型:通过少量列线性或二次投影进行安全快速的联合低秩恢复
  • 批准号:
    2115200
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 50万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Collaborative Research: CIF: Small: Low-Complexity Algorithms for Unsourced Multiple Access and Compressed Sensing in Large Dimensions
合作研究:CIF:小型:大维度无源多址和压缩感知的低复杂度算法
  • 批准号:
    2131106
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 50万
  • 项目类别:
    Standard Grant
CIF: Small: Low Complexity Maximum-Likelihood Decoding Through Serial List Decoding
CIF:小:通过串行列表解码进行低复杂度最大似然解码
  • 批准号:
    2008918
  • 财政年份:
    2020
  • 资助金额:
    $ 50万
  • 项目类别:
    Standard Grant
CIF: Small: Collaborative Research: When Small Changes Have Big Impact: Improving Network Reliability and Security via Low-Rate Coordination
CIF:小:协作研究:当小变化产生大影响时:通过低速率协调提高网络可靠性和安全性
  • 批准号:
    1908756
  • 财政年份:
    2019
  • 资助金额:
    $ 50万
  • 项目类别:
    Standard Grant
CIF: Small: Collaborative Research: When Small Changes Have Big Impact: Improving Network Reliability and Security via Low-Rate Coordination
CIF:小:协作研究:当小变化产生大影响时:通过低速率协调提高网络可靠性和安全性
  • 批准号:
    1908725
  • 财政年份:
    2019
  • 资助金额:
    $ 50万
  • 项目类别:
    Standard Grant
CIF: Small: Collaborative Research: Communications in Ultra-Low-Rate Regime: Fundamental Limits, Code Constructions, and Applications
CIF:小型:协作研究:超低速率制度下的通信:基本限制、代码构造和应用
  • 批准号:
    1909771
  • 财政年份:
    2019
  • 资助金额:
    $ 50万
  • 项目类别:
    Standard Grant
CIF: Small: Collaborative Research: Communications in Ultra-Low-Rate Regime: Fundamental Limits, Code Constructions, and Applications
CIF:小型:协作研究:超低速率制度下的通信:基本限制、代码构造和应用
  • 批准号:
    1910056
  • 财政年份:
    2019
  • 资助金额:
    $ 50万
  • 项目类别:
    Standard Grant
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了