Generative discriminative models for multivariate inference and statistical mapping in medical imaging

This paper presents a general framework for obtaining interpretable multivariate discriminative models that allow efficient statistical inference for neuroimage analysis. The framework, termed generative discriminative machine (GDM), augments discriminative models with a generative regularization term. We demonstrate that the proposed formulation can be optimized in closed form and in dual space, allowing efficient computation for high dimensional neuroimaging datasets. Furthermore, we provide an analytic estimation of the null distribution of the model parameters, which enables efficient statistical inference and p-value computation without the need for permutation testing. We compared the proposed method with both purely generative and discriminative learning methods in two large structural magnetic resonance imaging (sMRI) datasets of Alzheimer's disease (AD) (n=415) and Schizophrenia (n=853). Using the AD dataset, we demonstrated the ability of GDM to robustly handle confounding variations. Using Schizophrenia dataset, we demonstrated the ability of GDM to handle multi-site studies. Taken together, the results underline the potential of the proposed approach for neuroimaging analyses.Comment: To appear in MICCAI 2018 proceeding

Ableitung kumulativer Dosismodelle zur Auswertung physischer Belastungen

Zusammenfassung Hintergrund Als vertiefende Reanalyse der Deutschen Wirbelsäulenstudie (DWS1) versucht die DWS-Richtwertestudie die Ableitung von kumulativen Dosismodellen, mit denen der Dosis-Wirkung-Zusammenhang zwischen bandscheibenbedingten Erkrankungen an der Lendenwirbelsäule und physischen Belastungen im Sinne der Berufskrankheit Nr. 2108 der Berufskrankheiten-Verordnung (BKV) für Männer und Frauen beschrieben werden kann. Drei besondere Herausforderungen ergeben sich für die statistische Analyse: 1. Dosimetrie: Das optimale Dosismodell ist unbekannt. Kandidatenmodelle variieren weit mit angesetzten „Schwellen“ für die Rumpfvorneigung, die Lendenwirbelsäulen-Bandscheiben-Druckkraft und die Tagesdosis. (Erst ab der jeweiligen Schwelle werden die Belastungsanteile bei der Dosisbestimmung mit quadratischer Kraftwichtung relativ zur Vorgangsdauer und „Vollwertberücksichtigung“ der Bandscheibendruckkraft einbezogen.) 2. Epidemiologie: Die Form des optimalen Risikomodells [stetige „Odds-ratio“(OR)-Kurve] über der Lebensdosis ist unbekannt und kann komplex sein (z. B. „W-Form“); dies führt zu einer großen Zahl an Kandidatenmodellen. 3. Richtwertermittlung: Auf Basis der Risikoanalyse soll geprüft werden, ob eine Verdopplungsdosis mit 95 %-Konfidenzintervall abgeleitet werden kann, also die Lebensdosis, die mit einer Verdopplung des Erkrankungsrisikos einhergeht. Material und Methoden Es wurde eine 2-schrittige Multi-Modell-Analyse (MMA) mit informationsgestützter Modellmittelung durchgeführt. Zu allen sinnvollen Kombinationen der Dosismodelleigenschaften werden als Risikomodelle multivariable fraktionale Polynome (FP) 2. und 4. Grades berechnet. Deren Anpassungsgüte wird mit dem Akaike-Informations-Kriterium (AIC) gemessen. Im 1. Schritt der MMA werden für jede Eigenschaft separat optimale Schwellenwerte durch gewichtete Mittelung bestimmt; hierbei wird als Gewicht der relative Informationsgehalt des jeweiligen FP verwendet (Akaike-Gewicht). Diese optimalen Schwellenwerte werden dann eingesetzt, um ein Kombinationsdosismodell zu ermitteln, dessen Werte als Referenzdosis (Bezugsabszisse) für alle weiteren Analysen dienen. Über dieser Referenzdosis werden in einem 2. Schritt der MMA alle kontinuierlichen Regressionskurven und deren Konfidenzbänder Akaike-gewichtet gemittelt (Mittelung der Modellprädiktoren für jedes Individuum) und auf ein OR = 1 bei einer Dosis = 0 bezogen. Die so ermittelten OR-Schätzer werden mit FP 4. Grades geglättet, um finale stetige OR-Kurven über der Referenzdosis mit 95 %-Konfidenzintervallen zu erhalten. Aus diesen Kurven werden durch Umkehrung die Verdopplungsdosis und ein zugehöriges Konfidenzintervall geschätzt. Ergebnisse Die MMA wird auf alle 4 Fallgruppen (FG; 2 Geschlechter, 2 Endpunkte: Prolaps und Chondrose) erfolgreich angewendet. Die Methodik wird an FG 1 (Männer/Prolaps) demonstriert. Schlussfolgerung Bei fehlenden oder strittigen biologischen A-priori-Kriterien zur Spezifizierung des optimalen dosimetrischen oder epidemiologischen Modells stellt die MMA einen Lösungsweg dar. </jats:sec

Contamination Control and Assay Results for the Majorana Demonstrator Ultra Clean Components

The MAJORANA DEMONSTRATOR is a neutrinoless double beta decay experiment utilizing enriched Ge-76 detectors in 2 separate modules inside of a common solid shield at the Sanford Underground Research Facility. The DEMONSTRATOR has utilized world leading assay sensitivities to develop clean materials and processes for producing ultra-pure copper and plastic components. This experiment is now operating, and initial data provide new insights into the success of cleaning and processing. Post production copper assays after the completion of Module 1 showed an increase in U and Th contamination in finished parts compared to starting bulk material. A revised cleaning method and additional round of surface contamination studies prior to Module 2 construction have provided evidence that more rigorous process control can reduce surface contamination. This article describes the assay results and discuss further studies to take advantage of assay capabilities for the purpose of maintaining ultra clean fabrication and process design.Comment: Proceedings of Low Radioactivity Techniques (LRT May 2017, Seoul

Low Background Materials and Fabrication Techniques for Cables and Connectors in the Majorana Demonstrator

The MAJORANA Collaboration is searching for the neutrinoless double-beta decay of the nucleus Ge-76. The MAJORANA DEMONSTRATOR is an array of germanium detectors deployed with the aim of implementing background reduction techniques suitable for a tonne scale Ge-76-based search (the LEGEND collaboration). In the DEMONSTRATOR, germanium detectors operate in an ultra-pure vacuum cryostat at 80 K. One special challenge of an ultra-pure environment is to develop reliable cables, connectors, and electronics that do not significantly contribute to the radioactive background of the experiment. This paper highlights the experimental requirements and how these requirements were met for the MAJORANA DEMONSTRATOR, including plans to upgrade the wiring for higher reliability in the summer of 2018. Also described are requirements for LEGEND R&D efforts underway to meet these additional requirements.Comment: Proceedings of LRT 201

Time-Frequency based Feature Selection for Discrimination of non stationary Biosignals.

This research proposes a generic methodology for dimensionality reduction upon time-frequency representations applied to the classification of different types of biosignals. The methodology directly deals with the highly redundant and irrelevant data contained in these representations, combining a first stage of irrelevant data removal by variable selection, with a second stage of redundancy reduction using methods based on linear transformations. The study addresses two techniques that provided a similar performance: the first one is based on the selection of a set of the most relevant time?frequency points, whereas the second one selects the most relevant frequency bands. The first methodology needs a lower quantity of components, leading to a lower feature space; but the second improves the capture of the time-varying dynamics of the signal, and therefore provides a more stable performance. In order to evaluate the generalization capabilities of the methodology proposed it has been applied to two types of biosignals with different kinds of non-stationary behaviors: electroencephalographic and phonocardiographic biosignals. Even when these two databases contain samples with different degrees of complexity and a wide variety of characterizing patterns, the results demonstrate a good accuracy for the detection of pathologies, over 98%.The results open the possibility to extrapolate the methodology to the study of other biosignals