Fugu-MT 論文翻訳(概要): DeepRetinotopy: Predicting the Functional Organization of Human Visual Cortex from Structural MRI Data using Geometric Deep Learning

論文の概要: DeepRetinotopy: Predicting the Functional Organization of Human Visual Cortex from Structural MRI Data using Geometric Deep Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.12513v1
Date: Tue, 26 May 2020 04:54:31 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-28 23:46:36.312617
Title: DeepRetinotopy: Predicting the Functional Organization of Human Visual Cortex from Structural MRI Data using Geometric Deep Learning
Title（参考訳）: Deep Retinotopy:Geometric Deep Learningを用いた構造MRIデータからヒト視覚皮質の機能的組織予測
Authors: Fernanda L. Ribeiro, Steffen Bollmann, Alexander M. Puckett
Abstract要約: 我々は,脳機能と解剖学の複雑な関係を構造的および機能的MRIデータから学習するために,大脳皮質の構造を活用できるディープラーニングモデルを開発した。我々のモデルは解剖学的特性だけで人間の視覚野の機能的構造を予測することができ、また個人間でのニュアンスの変化を予測することができた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 125.99533416395765
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Whether it be in a man-made machine or a biological system, form and function are often directly related. In the latter, however, this particular relationship is often unclear due to the intricate nature of biology. Here we developed a geometric deep learning model capable of exploiting the actual structure of the cortex to learn the complex relationship between brain function and anatomy from structural and functional MRI data. Our model was not only able to predict the functional organization of human visual cortex from anatomical properties alone, but it was also able to predict nuanced variations across individuals.
Abstract（参考訳）: 人工機械であれ生物システムであれ、形態や機能は直接的に関連していることが多い。しかし後者では、生物学の複雑な性質のため、この関係は不明瞭であることが多い。本研究では,脳の実際の構造を利用して脳機能と解剖学の複雑な関係を構造的および機能的mriデータから学習する幾何深層学習モデルを開発した。我々のモデルは、解剖学的特性のみから人間の視覚野の機能的構造を予測するだけでなく、個人間のニュアンス変化を予測することもできた。

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