論文の概要: Ordinal Pattern Kernel for Brain Connectivity Network Classification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.07719v2
- Date: Mon, 18 Jan 2021 04:07:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-27 20:46:51.593984
- Title: Ordinal Pattern Kernel for Brain Connectivity Network Classification
- Title（参考訳）: 脳接続ネットワーク分類のための順序パターンカーネル
- Authors: Kai Ma, Biao Jie, Daoqiang Zhang
- Abstract要約: グラフカーネル(すなわちグラフ上に定義されたカーネル)のようなカーネルベースの手法は、脳ネットワークの類似性を測定するために提案されている。
脳接続ネットワーク分類のための順序パターンカーネルを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.43772118550607
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Brain connectivity networks, which characterize the functional or structural
interaction of brain regions, has been widely used for brain disease
classification. Kernel-based method, such as graph kernel (i.e., kernel defined
on graphs), has been proposed for measuring the similarity of brain networks,
and yields the promising classification performance. However, most of graph
kernels are built on unweighted graph (i.e., network) with edge present or not,
and neglecting the valuable weight information of edges in brain connectivity
network, with edge weights conveying the strengths of temporal correlation or
fiber connection between brain regions. Accordingly, in this paper, we present
an ordinal pattern kernel for brain connectivity network classification.
Different with existing graph kernels that measures the topological similarity
of unweighted graphs, the proposed ordinal pattern kernels calculate the
similarity of weighted networks by comparing ordinal patterns from weighted
networks.
To evaluate the effectiveness of the proposed ordinal kernel, we further
develop a depth-first-based ordinal pattern kernel, and perform extensive
experiments in a real dataset of brain disease from ADNI database. The results
demonstrate that our proposed ordinal pattern kernel can achieve better
classification performance compared with state-of-the-art graph kernels.
- Abstract（参考訳）: 脳領域の機能的または構造的相互作用を特徴付ける脳接続ネットワークは、脳疾患の分類に広く使われている。
グラフカーネル(すなわちグラフ上に定義されたカーネル)のようなカーネルベースの手法は、脳ネットワークの類似性を測定するために提案され、有望な分類性能が得られる。
しかし、ほとんどのグラフカーネルは、エッジが存在するか否かに関わらず、未重み付きグラフ(すなわちネットワーク)上に構築されており、脳接続ネットワークにおけるエッジの貴重な重み情報を無視し、エッジ重みは脳領域間の時間的相関やファイバー接続の強さを伝達する。
そこで本研究では,脳接続ネットワーク分類のための順序パターンカーネルを提案する。
非重み付きグラフの位相的類似度を測定する既存のグラフカーネルとは異なり、提案した順序パターンカーネルは重み付きネットワークの順序パターンを比較して重み付きネットワークの類似度を算出する。
提案手法の有効性を評価するため,adniデータベースから脳疾患の実データを用いて,深さ優先型順序パターンカーネルをさらに開発し,広範な実験を行った。
その結果,提案する順序パターンカーネルは,最先端グラフカーネルと比較して分類性能が向上することが示された。
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