グラフ正規化されたスパース非ネガティブマトリックス因数分解による舌運動の機能ユニットを決定する

発話中の舌の動きと嚥下には、局所的に変形する領域または機能ユニットの相乗効果が含まれます。舌の動き中のモーションクラスタリングを使用して、舌の固有の機能組織を明らかにすることができます。タグ付き磁気共鳴イメージング（TMRI）を使用して追跡された組織の新しいマトリックス因数分解とクラスタリング方法が提示されています。機能ユニットは、グラフ正規化されたスパース非陰性マトリックス因子化フレームワーク、学習潜在的なビルディングブロック、および組織変位から派生したモーション機能からの対応する重み付けマップを使用して推定されます。次に、重み付けマップを使用したスペクトルクラスタリングが実行され、舌の動きによって定義されたコヒーレント領域（I.E.E.E.E.E.E。）を決定します。2次元画像データは、提案されたアルゴリズムがさまざまなタイプの画像をAC-積極的にクラスターすることをvy-fyに使用します。単純な非スピーチ/音声タスクを実行する5つの被験者からの3次元TMRIデータを分析して、提案されたアプローチが局所的な領域における舌の主題/タスク固有の機能的区画をどのように定義するかを示します。

Tongue motion during speech and swallowing involves synergies of locally deforming regions, or functional units. Motion clustering during tongue motion can be used to reveal the tongue's intrinsic functional organization. A novel matrix factorization and clustering method for tissues tracked using tagged magnetic resonance imaging (tMRI) is presented. Functional units are estimated using a graph-regularized sparse non-negative matrix factorization framework, learning latent building blocks and the corresponding weighting map from motion features derived from tissue displacements. Spectral clustering using the weighting map is then performed to determine the coherent regions--i.e., functional units--efined by the tongue motion. Two-dimensional image data is used to ver-fy that the proposed algorithm clusters the different types of images ac-urately. Three-dimensional tMRI data from five subjects carrying out simple non-speech/speech tasks are analyzed to show how the proposed approach defines a subject/task-specific functional parcellation of the tongue in localized regions.