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Preprints, Working Papers, ... Year : 2024

Interpretable and integrative deep learning for discovering brain-behaviour associations with stability analysis

Intégration interprétable en apprentissage profond pour découvrir des associations cerveau-comportement avec analyse de stabilité

Corentin Ambroise
  • Function : Correspondent author
  • PersonId : 1355496

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Antoine Grigis
  • Function : Author
  • PersonId : 1355497
Vincent Frouin

Abstract

Relying on traditional classification strategies from a single data source is now recognised as ineffective for understanding, diagnosing, and predicting psychiatric syndromes. Classification targets that rely solely on clinician labels will not capture enough variability. In 2009, the Research Domain Criteria (RDoC) project recommended a more comprehensive approach to studying psychiatric disorders by incorporating diverse data types that cover different levels of life organisation (e.g., imaging, genetics, symptoms). The RDoC principles suggest that a thorough description of a pathology requires consideration of multiple dimensions that may be shared across different psychiatric syndromes and may even contribute to non-pathological variability. Efficient multivariate and multimodal unsupervised learning frameworks hold the promise of providing methodologies for handling and integrating the kind of datasets advocated by the RDoC project. Of particular interest, deep learning offers the ability to learn on multimodal datasets with modality-specific correlation structure. However, it is often disregarded due to its perceived lack of transparency. In this study, we employ a digital avatar procedure as an interpretability module capable of reporting the relationships learned within a multimodal autoencoder. We integrate this procedure into a novel framework that utilises stability selection to identify meaningful and reproducible associations between brain imaging modalities and behaviour. Specifically, we apply this framework to uncover specific brainbehaviour interactions present in the transdiagnostic Healthy Brain Network cohort. The identified brain-behaviour interactions establish connections between cortical measures derived from structural magnetic resonance imaging and electronic clinical record forms assessing psychiatric symptoms. We show that by using incomplete records and automatically isolating variability of interest from that of confounders, this framework is able to find relevant and stable associations.
Il est désormais reconnu que les stratégies traditionnelles de classification à partir d'une seule source de données sont inefficaces pour comprendre, diagnostiquer et prévoir les syndromes psychiatriques. Les objectifs de classification qui s'appuient uniquement sur les étiquettes des cliniciens ne capturent pas suffisamment de variabilité. En 2009, le projet Research Domain Criteria (RDoC) a recommandé une approche plus globale de l'étude des troubles psychiatriques en incorporant divers types de données qui couvrent différents niveaux de l'organisation de la vie (par exemple, l'imagerie, la génétique, les symptômes). Les principes du RDoC suggèrent qu'une description approfondie d'une pathologie nécessite la prise en compte de multiples dimensions qui peuvent être partagées par différents syndromes psychiatriques et peuvent même contribuer à la variabilité non pathologique. Des cadres efficaces d'apprentissage non supervisé multivarié et multimodal promettent de fournir des méthodologies pour traiter et intégrer le type d'ensembles de données préconisé par le projet RDoC. L'apprentissage profond présente un intérêt particulier car il permet d'apprendre sur des ensembles de données multimodales avec une structure de corrélation spécifique à chaque modalité. Cependant, il est souvent négligé en raison de son manque de transparence perçu. Dans cette étude, nous utilisons une procédure d'avatar numérique comme module d'interprétabilité capable de rendre compte des relations apprises au sein d'un autoencodeur multimodal. Nous intégrons cette procédure dans un nouveau cadre qui utilise la sélection de la stabilité pour identifier des associations significatives et reproductibles entre les modalités de l'imagerie cérébrale et le comportement. Plus précisément, nous appliquons cette méthodologie pour découvrir des interactions cerveau-comportement spécifiques présentes dans la cohorte transdiagnostique du Healthy Brain Network. Les interactions cerveau-comportement identifiées établissent des liens entre les mesures corticales dérivées de l'imagerie par résonance magnétique structurelle et les dossiers cliniques électroniques évaluant les symptômes psychiatriques. Nous montrons qu'en utilisant des dossiers incomplets et en isolant automatiquement la variabilité d'intérêt de celle des facteurs de confusion, cette méthode est capable de trouver des associations pertinentes et stables.
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Dates and versions

hal-04471394 , version 1 (21-02-2024)

Identifiers

  • HAL Id : hal-04471394 , version 1

Cite

Corentin Ambroise, Antoine Grigis, Josselin Houenou, Vincent Frouin. Interpretable and integrative deep learning for discovering brain-behaviour associations with stability analysis. 2024. ⟨hal-04471394⟩
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