Fugu-MT 論文翻訳(概要): Unsupervised deep learning for individualized brain functional network identification

論文の概要: Unsupervised deep learning for individualized brain functional network identification

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.06494v1
Date: Fri, 11 Dec 2020 16:58:55 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-05-11 02:57:45.950200
Title: Unsupervised deep learning for individualized brain functional network identification
Title（参考訳）: 個別化脳機能ネットワーク同定のための教師なし深層学習
Authors: Hongming Li, Yong Fan
Abstract要約: 静止状態fMRI(rsfMRI)から個人固有の大規模脳機能ネットワーク(FN)を同定する新しい教師なし深層学習法を開発した。本手法は,深層デコーダネットワークと従来の脳分解モデルを用いて,教師なし学習フレームワークで個々のFNを同定する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6930948691311007
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: A novel unsupervised deep learning method is developed to identify individual-specific large scale brain functional networks (FNs) from resting-state fMRI (rsfMRI) in an end-to-end learning fashion. Our method leverages deep Encoder-Decoder networks and conventional brain decomposition models to identify individual-specific FNs in an unsupervised learning framework and facilitate fast inference for new individuals with one forward pass of the deep network. Particularly, convolutional neural networks (CNNs) with an Encoder-Decoder architecture are adopted to identify individual-specific FNs from rsfMRI data by optimizing their data fitting and sparsity regularization terms that are commonly used in brain decomposition models. Moreover, a time-invariant representation learning module is designed to learn features invariant to temporal orders of time points of rsfMRI data. The proposed method has been validated based on a large rsfMRI dataset and experimental results have demonstrated that our method could obtain individual-specific FNs which are consistent with well-established FNs and are informative for predicting brain age, indicating that the individual-specific FNs identified truly captured the underlying variability of individualized functional neuroanatomy.
Abstract（参考訳）: 安静状態fmri(rsfmri)から個人特異的大脳機能ネットワーク(fns)をエンド・ツー・エンドの学習方法で同定する,教師なし深層学習法を開発した。本手法では,ディープエンコーダ・デコーダネットワークと従来の脳分解モデルを用いて,教師なし学習フレームワークにおける個人固有のFNを同定し,ディープネットワークの1つの前方パスを持つ新規個体の高速推論を容易にする。特に、エンコーダ・デコーダアーキテクチャを備えた畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて、脳分解モデルで一般的に使用されるデータフィッティングと空間正規化項を最適化することにより、rsfMRIデータから個々のFNを識別する。さらに、時変表現学習モジュールは、rsfMRIデータの時間点の時間順に不変な特徴を学習するように設計されている。提案手法は,大規模なrsfmriデータセットに基づいて検証され,実験により,確立されたfnsと整合し,脳年齢の予測に有用である個体特異的fnが得られることを実証し,個体特異的fnsが機能神経解剖学の基盤的変動を真に捉えたことを示す。

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