論文の概要: Multi-View Brain HyperConnectome AutoEncoder For Brain State Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.11553v1
• Date: Thu, 24 Sep 2020 08:51:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-15 04:57:53.304307
• Title: Multi-View Brain HyperConnectome AutoEncoder For Brain State Classification
• Title（参考訳）: 脳状態分類のためのマルチビュー脳ハイパーコネクトームオートエンコーダ
• Authors: Alin Banka, Inis Buzi and Islem Rekik
• Abstract要約: 本稿では,近傍のアルゴリズムに基づいて,各脳の視線に対するハイパーコネクトームを構築するための新しい手法を提案する。 また,マルチビュー・ハイパーコネクトーム上で直接動作するハイパーコネクトーム・オートエンコーダ・フレームワークを設計する。 実験の結果,HCAEによる脳内埋め込みが脳状態の分類に有効であることが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph embedding is a powerful method to represent graph neurological data (e.g., brain connectomes) in a low dimensional space for brain connectivity mapping, prediction and classification. However, existing embedding algorithms have two major limitations. First, they primarily focus on preserving one-to-one topological relationships between nodes (i.e., regions of interest (ROIs) in a connectome), but they have mostly ignored many-to-many relationships (i.e., set to set), which can be captured using a hyperconnectome structure. Second, existing graph embedding techniques cannot be easily adapted to multi-view graph data with heterogeneous distributions. In this paper, while cross-pollinating adversarial deep learning with hypergraph theory, we aim to jointly learn deep latent embeddings of subject0specific multi-view brain graphs to eventually disentangle different brain states. First, we propose a new simple strategy to build a hyperconnectome for each brain view based on nearest neighbour algorithm to preserve the connectivities across pairs of ROIs. Second, we design a hyperconnectome autoencoder (HCAE) framework which operates directly on the multi-view hyperconnectomes based on hypergraph convolutional layers to better capture the many-to-many relationships between brain regions (i.e., nodes). For each subject, we further regularize the hypergraph autoencoding by adversarial regularization to align the distribution of the learned hyperconnectome embeddings with that of the input hyperconnectomes. We formalize our hyperconnectome embedding within a geometric deep learning framework to optimize for a given subject, thereby designing an individual-based learning framework. Our experiments showed that the learned embeddings by HCAE yield to better results for brain state classification compared with other deep graph embedding methods methods.
• Abstract（参考訳）: グラフ埋め込みは、脳の接続マッピング、予測、分類のための低次元空間におけるグラフ神経学的データ(例えば脳コネクトーム)を表現する強力な方法である。 しかし、既存の埋め込みアルゴリズムには2つの大きな制限がある。 まず、ノード間の1対1のトポロジ的関係(例えば、コネクトーム内の関心領域(ROI))を保存することに重点を置いているが、それらは主に、ハイパーコネクトーム構造を用いてキャプチャできる多対多の関係(セット)を無視している。 第二に、既存のグラフ埋め込み技術は、異種分布を持つマルチビューグラフデータに容易に適用できない。 本稿では,超グラフ理論による対向深層学習を相互に補間しながら,主観0種別多視点脳グラフの深部潜伏埋め込みを共同で学習し,最終的に異なる脳状態が乱れるようにする。 まず,一対のrois間の接続性を保存するために,近接近傍アルゴリズムに基づく脳ビュー毎にハイパーコネクトームを構築するための新しい簡便な戦略を提案する。 第2に,ハイパーグラフ畳み込み層に基づくマルチビューハイパーコネクトーム上で直接動作するハイパーコネクトームオートエンコーダ(hcae)フレームワークを設計し,脳領域(すなわちノード)間の多対多の関係をよりよく把握する。 各被験者に対して,逆正則化によるハイパーグラフの自動符号化をさらに規則化し,学習したハイパーコネクトーム埋め込みの分布と入力されたハイパーコネクトームの分布を一致させる。 ハイパーコネクトームの埋め込みを幾何学的ディープラーニングフレームワーク内に形式化し,対象を最適化することで,個々の学習フレームワークを設計する。 実験の結果,HCAEによる学習した埋め込みは,他の深層グラフ埋め込み法と比較して,脳状態分類の精度が高いことがわかった。

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