Exploring Oscillatory Dysconnectivity Networks in Major Depression During Resting State Using Coupled Tensor Decomposition
Julkaisuvuosi
2022
Tekijät
Liu, Wenya; Wang, Xiulin; Hamalainen, Timo; Cong, Fengyu
Tiivistelmä
Dysconnectivity of large-scale brain networks has been linked to major depression disorder (MDD) during resting state. Recent researches show that the temporal evolution of brain networks regulated by oscillations reveals novel mechanisms and neural characteristics of MDD. Our study applied a novel coupled tensor decomposition model to investigate the dysconnectivity networks characterized by spatio-temporal-spectral modes of covariation in MDD using resting electroencephalography. The phase lag index is used to calculate the functional connectivity within each time window at each frequency bin. Then, two adjacency tensors with the dimension of time frequency connectivity subject are constructed for the healthy group and the major depression group. We assume that the two groups share the same features for group similarity and retain individual characteristics for group differences. Considering that the constructed tensors are nonnegative and the components in spectral and adjacency modes are partially consistent among the two groups, we formulate a double-coupled nonnegative tensor decomposition model. To reduce computational complexity, we introduce the lowrank approximation. Then, the fast hierarchical alternative least squares algorithm is applied for model optimization. After clustering analysis, we summarize four oscillatory networks characterizing the healthy group and four oscillatory networks characterizing the major depression group, respectively. The proposed model may reveal novel mechanisms of pathoconnectomics in MDD during rest, and it can be easily extended to other psychiatric disorders.
Näytä enemmänOrganisaatiot ja tekijät
Aalto-yliopisto
Liu Wenya
Julkaisutyyppi
Julkaisumuoto
Artikkeli
Emojulkaisun tyyppi
Lehti
Artikkelin tyyppi
Alkuperäisartikkeli
Yleisö
TieteellinenVertaisarvioitu
VertaisarvioituOKM:n julkaisutyyppiluokitus
A1 Alkuperäisartikkeli tieteellisessä aikakauslehdessäJulkaisukanavan tiedot
Kustantaja
Volyymi
69
Numero
8
Sivut
2691-2700
ISSN
Julkaisufoorumi
Julkaisufoorumitaso
2
Avoin saatavuus
Avoin saatavuus kustantajan palvelussa
Ei
Rinnakkaistallennettu
Kyllä
Muut tiedot
Tieteenalat
Tietojenkäsittely ja informaatiotieteet; Neurotieteet; Lääketieteen tekniikka
Avainsanat
[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Julkaisumaa
Yhdysvallat (USA)
Kustantajan kansainvälisyys
Kansainvälinen
Kieli
englanti
Kansainvälinen yhteisjulkaisu
Kyllä
Yhteisjulkaisu yrityksen kanssa
Ei
DOI
10.1109/TBME.2022.3152413
Julkaisu kuuluu opetus- ja kulttuuriministeriön tiedonkeruuseen
Kyllä