単一ソースの認知タスクノミーを超えて：fMRI転移学習によるマルチソースタスク関係
本研究は、fMRI認知タスクノミーを単一ソース転移からマルチソース転移へ拡張し、23のHuman Connectome Projectタスク状態にわたってブール整数計画法（BIP）を用いて予算制約下のタスク割り当てを分析した。1,127のタスク特化モデルと転移モデルを訓練。単一ソース転移は方向性とパラダイム構造を持ち、運動状態は運動パラダイム内でよく転移するが非運動目標へのサポートは限定的。マルチソース転移はソースセットの構成に依存し、ペアワイズタスクノミーだけでは多対一関係を完全に捉えられないことを示唆。BIPは予算制約下で0-backおよび2-backワーキングメモリ状態に直接監視を繰り返し割り当て、ワーキングメモリタスクにおける知覚、注意、実行プロセスの統合を反映。クロスパラダイムに制限された運動クラスターと高い優先度を持つワーキングメモリ状態を明らかにした。
認知タスクは、共有および特殊化された神経プロセスによって組織されています。マスクされたfMRI再構成は、タスク状態間の転移関係を定量化するための共通の自己教師あり目的を提供しますが、既存の再構成ベースのタスクノミーは主に単一ソースタスクからターゲットへの一対一転移を研究しています。本研究では、fMRI認知タスクノミーを単一ソース転移からマルチソース転移へ拡張し、23のヒトコネクトームプロジェクト（HCP）タスク状態にわたってブール整数計画法（BIP）を用いて予算制約下のタスク割り当てを分析しました。研究チームは合計1,127のタスク特化モデルと転移モデルを訓練し、単一およびマルチソースシナリオにおける転移性能を体系的に評価しました。
単一ソース転移は方向性とパラダイム構造を示しました：運動状態は運動パラダイム内でよく転移しますが、ほとんどの非運動ターゲットへのサポートは限定的であり、これは共有された感覚運動実行システムとエフェクター特異的表現と一致しています。一方、マルチソース転移はソースセットの構成に強く依存し、多対一のタスク関係はペアワイズタスクノミーだけでは完全に捉えられないことを示唆しています。
予算制約分析において、BIPは異なる監視予算全体で、いくつかのワーキングメモリ状態（特に0-backおよび2-back条件）に直接監視を繰り返し割り当てました。これらの状態は一貫して最も強力な個別ソースではありませんが、このパターンはワーキングメモリタスクにおける知覚、注意、実行プロセスの統合を反映している可能性があります。これらの発見は、クロスパラダイムに制限された運動クラスターと、指定されたグローバル割り当て目標の下で高い優先度を持つワーキングメモリ状態を明らかにしています。本研究は、再構成ベースのfMRIタスクノミーを一対一転移から多対一タスク関係と予算制約付きタスク依存関係へと拡張し、脳内のタスク状態の共有と特化を理解するためのより包括的な視点を提供します。