MARC

 008260126s2025        us                              c    eng  d
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■020    ▼a9798263347192
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI32309941
■035    ▼a(MiAaPQ)GeorgiaTech77916
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a572.86
■1001  ▼aRahaman,  Md  Abdur.
■24510▼aGranular  Factoring  into  Neuroimaging  Dynamic  Across  Space,  Time,  and  Modality
■260    ▼a[Sl]▼bGeorgia  Institute  of  Technology▼c2025
■260  1▼aAnn  Arbor▼bProQuest  Dissertations  &  Theses▼c2025
■300    ▼a235  p
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  87-05,  Section:  B.
■500    ▼aAdvisor:  Calhoun,  Vince  D.;Plis,  Sergey  S.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--Georgia  Institute  of  Technology,  2025.
■520    ▼aThe  proliferation  of  data  across  scientific,  industrial,  and  biomedical  fields  has  ushered  in  an  era  of  increasingly  complex,  high-dimensional,  and  heterogeneous  datasets.  These  datasets  span  multiple  modalities,  temporal  dynamics,  and  spatial  hierarchies,  rendering  conventional  analytical  methods  insufficient.  Informative  patterns  often  remain  obscured  in  large-scale  datasets  due  to  inherent  complexity,  including  noise,  high  dimensionality,  and  confounding  variables  that  mask  true  underlying  signals.  Therefore,  a  central  challenge  in  modern  data  science  is  to  extract  meaningful,  interpretable  signatures  from  this  layered  complexity,  particularly  when  variability  across  individuals  is  substantial  and  multifaceted.  Unlocking  these  hidden  structures  requires  methods  that  can  adapt  to  heterogeneity,  preserve  fine-grained  information,  and  operate  effectively  across  multiple  levels  of  abstraction.In  computational  neuroscience,  the  focus  is  on  decoding  the  human  brain  through  diverse  neuroimaging  technologies  such  as  magnetic  resonance  imaging  (MRI),  positron  emission  tomography  (PET),  and  electroencephalography  (EEG).  These  technologies  generate  large-scale  data  aimed  at  understanding  brain  structure,  function,  and  the  neural  basis  of  brain  disorders.  However,  individual  variability,  demographics,  and  biological  underpinnings  introduce  heterogeneity  in  the  biological  population.  This  heterogeneity  is  heightened  further  in  neuropsychiatric  disorders  such  as  schizophrenia,  autism,  and  Alzheimer's  due  to  diversity  in  disease  effects,  progression,  and  symptom  manifestation.  Therefore,  the  explanatory  signals,  such  as  features,  trends,  and  biomarkers,  are  often  temporally  transient,  spatially  constrained,  and  perceptible  only  within  specific  subpopulations.  Consequently,  traditional  approaches  that  rely  on  population-level  averaging  often  fail  to  capture  the  localized  or  subgroup-specific  trends  that  are  critical  for  understanding  complex  systems.This  dissertation  introduces  a  comprehensive  computational  framework  for  granular  factoring  into  large-scale,  heterogeneous  data,  such  as  neuroimaging,  medical  informatics,  and  genomics.  The  central  idea  is  to  navigate  complex  data  landscapes  by  stratifying  them  into  smaller,  homogeneous  substructures,  thereby  enabling  localized  exploration  and  targeted  knowledge  extraction.  Rather  than  flattening  or  averaging  across  differences,  the  proposed  models  leverage  heterogeneity  as  a  source  of  insight-preserving  local  structure,  revealing  subgroup-specific  patterns,  and  improving  generalization  across  applications.To  operationalize  this  vision,  novel  algorithms  are  developed  for  spatial,  temporal,  and  modality-aware  clustering,  biclustering,  and  subgroup  discovery.  These  methods  are  complemented  by  summarization  strategies  that  distill  massive  datasets  into  lower-dimensional,  information-rich  representations  while  retaining  critical  trends  and  associations.  Deep  neural  architectures  for  multi-modal  data  fusion  further  enable  the  integration  of  disparate  sources,  supporting  holistic  analysis  and  cross-domain  reasoning  in  environments  with  high  signal  complexity  and  strong  domain  interdependence.  The  effectiveness  of  the  proposed  methodologies  is  demonstrated  in  high-stakes  application  areas,  particularly  in  neuroimaging  and  biomedical  informatics.  Here,  the  models  show  promise  in  characterizing  population  heterogeneity,  identifying  subtypes  in  neuropsychiatric  disorders,  and  uncovering  clinically  relevant  biomarkers  in  imaging,  behavioral,  and  genomic  modalities.By  providing  a  unified  computational  toolkit  for  analyzing  large,  complex,  and  heterogeneous  datasets,  this  work  contributes  to  the  broader  field  of  data  science.  Notably,  the  thesis  advances  computational  neuroscience  by  introducing  scalable  modeling  techniques  that  enable  fine-grained  analysis  of  brain  function  and  dysfunction  across  healthy  and  clinical  populations.  It  bridges  algorithmic  innovation  with  domain-driven  insight,  advancing  the  design  of  interpretable  and  adaptive  models  capable  of  addressing  real-world  challenges  across  scientific  and  societal  domains.  The  framework  has  broader  relevance  for  fields  such  as  bioinformatics,  healthcare  analytics,  environmental  monitoring,  and  beyond,  where  the  ability  to  decode  structure  from  complexity  is  essential  to  translate  data  into  knowledge.
■590    ▼aSchool  code:  0078.
■650  4▼aGenomics
■650  4▼aNeural  networks
■650  4▼aGenetics
■690    ▼a0800
■690    ▼a0369
■71020▼aGeorgia  Institute  of  Technology.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g87-05B.
■790    ▼a0078
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2025
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T17360479▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.

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