Predicting the evolution of the brain network, also called connectome, by foreseeing changes in the connectivity weights linking pairs of anatomical regions makes it possible to spot connectivity-related neurological disorders in earlier stages and detect the development of potential connectomic anomalies. Remarkably, such a challenging prediction problem remains least explored in the predictive connectomics literature. It is a known fact that machine learning (ML) methods have proven their predictive abilities in a wide variety of computer vision problems. However, ML techniques specifically tailored for the prediction of brain connectivity evolution trajectory from a single timepoint are almost absent. To fill this gap, we organized a Kaggle competition where 20 competing teams designed advanced machine learning pipelines for predicting the brain connectivity evolution from a single timepoint. The competing teams developed their ML pipelines with a combination of data pre-processing, dimensionality reduction, and learning methods. Utilizing an inclusive evaluation approach, we ranked the methods based on two complementary evaluation metrics (mean absolute error (MAE) and Pearson Correlation Coefficient (PCC)) and their performances using different training and testing data perturbation strategies (single random split and cross-validation). The final rank was calculated using the rank product for each competing team across all evaluation measures and validation strategies. In support of open science, the developed 20 ML pipelines along with the connectomic dataset are made available on GitHub. The outcomes of this competition are anticipated to lead to the further development of predictive models that can foresee the evolution of brain connectivity over time, as well as other types of networks (e.g., genetic networks).


翻译:预测大脑网络的演变,也称为连接网,通过预测连接各解剖区域对对口连接连接的连接重量的变化,预测了连接性重的变化,从而有可能在早期发现连接性神经神经系统紊乱,并发现潜在的连接性反常现象。值得注意的是,在预测性连接工程学文献中,这种具有挑战性的预测问题仍然很少探讨。众所周知,机器学习(ML)方法已经证明在广泛的计算机视觉问题中具有预测能力。然而,由于几乎没有为预测大脑连接性演变轨迹而专门设计的ML技术。为了填补这一差距,我们组织了卡格格勒预测性预测性预测性神经神经系统在早期阶段发现与连接性神经系统相关的神经系统障碍,20个竞合小组设计了先进的机器学习管道,同时结合了数据预处理、消化和学习方法。我们采用包容性的评价方法,根据两种互补性评价模型(即绝对误差(MAE)和Pearson Corlation Covalvality (PC) 及其业绩,我们利用不同的时间网络设计了先进的机器学习管道来预测大脑连接性网络。 利用各种预估测和校准性评估策略来计算数据。

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机器学习(Machine Learning)是一个研究计算学习方法的国际论坛。该杂志发表文章,报告广泛的学习方法应用于各种学习问题的实质性结果。该杂志的特色论文描述研究的问题和方法,应用研究和研究方法的问题。有关学习问题或方法的论文通过实证研究、理论分析或与心理现象的比较提供了坚实的支持。应用论文展示了如何应用学习方法来解决重要的应用问题。研究方法论文改进了机器学习的研究方法。所有的论文都以其他研究人员可以验证或复制的方式描述了支持证据。论文还详细说明了学习的组成部分,并讨论了关于知识表示和性能任务的假设。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/ml/
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