Algorithmic Identification of Essential Exogenous Nodes for Causal Sufficiency in Brain Networks

要約

脳の因果ネットワークなどの因果メカニズムの研究においては、因果関係が十分であるという仮定が重要な役割を果たします。
注目すべきことに、この仮定を無視すると重大なエラーが発生する可能性があり、これは脳ネットワークの因果関係分析ではしばしば無視される事実です。
この研究では、このような調査において因果関係の十分性を遵守するという重要なニーズを満たす、必須の外因性ノードを決定するためのアルゴリズム識別アプローチを提案します。
私たちのアプローチは 3 つの主要なステップで構成されます。 まず、Peter-Clark (PC) アルゴリズムの本質を捉えることによって、ネットワーク内の領域のペアと、他のネットワークのノードで条件付けされた同じペアの独立性テストを実行します。
次に、コルモゴロフ-スミルノフ検定を使用して、条件付き結果と無条件結果の差を分析することにより、交絡因子の候補を識別します。
続いて、相関係数インデックス (CCI) メトリクスとともに非因数分解識別変分オートエンコーダー (NF-iVAE) を利用して、これらの候補ノード内の交絡変数を特定します。
私たちの方法をヒューマン コネクトーム プロジェクト (HCP) の映画鑑賞タスク データに適用すると、背側領域と腹側領域の間に相互作用が存在する一方で、背側領域のみが視覚ネットワークの交絡因子として機能し、その逆も同様であることを示します。
これらの発見は、神経科学の観点から得られた結果と一貫して一致しています。
最後に、NF-iVAE の初期化について 30 回の独立した実行をテストすることで、結果の信頼性を示します。

要約(オリジナル)

In the investigation of any causal mechanisms, such as the brain’s causal networks, the assumption of causal sufficiency plays a critical role. Notably, neglecting this assumption can result in significant errors, a fact that is often disregarded in the causal analysis of brain networks. In this study, we propose an algorithmic identification approach for determining essential exogenous nodes that satisfy the critical need for causal sufficiency to adhere to it in such inquiries. Our approach consists of three main steps: First, by capturing the essence of the Peter-Clark (PC) algorithm, we conduct independence tests for pairs of regions within a network, as well as for the same pairs conditioned on nodes from other networks. Next, we distinguish candidate confounders by analyzing the differences between the conditional and unconditional results, using the Kolmogorov-Smirnov test. Subsequently, we utilize Non-Factorized identifiable Variational Autoencoders (NF-iVAE) along with the Correlation Coefficient index (CCI) metric to identify the confounding variables within these candidate nodes. Applying our method to the Human Connectome Projects (HCP) movie-watching task data, we demonstrate that while interactions exist between dorsal and ventral regions, only dorsal regions serve as confounders for the visual networks, and vice versa. These findings align consistently with those resulting from the neuroscientific perspective. Finally, we show the reliability of our results by testing 30 independent runs for NF-iVAE initialization.

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