論文の概要: Demographic-Guided Attention in Recurrent Neural Networks for Modeling Neuropathophysiological Heterogeneity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.07654v1
• Date: Thu, 15 Apr 2021 17:58:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-16 15:07:12.753258
• Title: Demographic-Guided Attention in Recurrent Neural Networks for Modeling Neuropathophysiological Heterogeneity
• Title（参考訳）: 神経病理学的異質性モデリングのための再帰的ニューラルネットワークにおける人口動態的注意
• Authors: Nicha C. Dvornek, Xiaoxiao Li, Juntang Zhuang, Pamela Ventola, and James S. Duncan
• Abstract要約: 人口動態誘導型注意メカニズムを用いた機能的ネットワーク差の異種パターンのモデル化を提案する。 DGAヘッドから計算されたコンテキストは、個々の人口統計情報に基づいて適切な機能ネットワークに焦点を合わせるのに役立つ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.172419221095252
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Heterogeneous presentation of a neurological disorder suggests potential differences in the underlying pathophysiological changes that occur in the brain. We propose to model heterogeneous patterns of functional network differences using a demographic-guided attention (DGA) mechanism for recurrent neural network models for prediction from functional magnetic resonance imaging (fMRI) time-series data. The context computed from the DGA head is used to help focus on the appropriate functional networks based on individual demographic information. We demonstrate improved classification on 3 subsets of the ABIDE I dataset used in published studies that have previously produced state-of-the-art results, evaluating performance under a leave-one-site-out cross-validation framework for better generalizeability to new data. Finally, we provide examples of interpreting functional network differences based on individual demographic variables.
• Abstract（参考訳）: 神経疾患の不均一な提示は、脳内で起こる病態的変化の潜在的な違いを示唆している。 本稿では,機能的磁気共鳴画像(fMRI)時系列データからの予測のために,階層的注意(DGA)機構を用いて,機能的ネットワークの異種パターンをモデル化する。 DGAヘッドから計算されたコンテキストは、個々の人口統計情報に基づいて適切な機能ネットワークに集中するために使用される。 ABIDE Iデータセットの3つのサブセットの分類を改良し、従来は最先端の結果が得られており、新しいデータへの一般化性を高めるために、Left-one-site-out cross-validationフレームワークによる性能評価を行った。 最後に,個別の人口分布変数に基づく機能的ネットワーク差を解釈する例を示す。

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