論文の概要: Whole Brain Vessel Graphs: A Dataset and Benchmark for Graph Learning and Neuroscience (VesselGraph)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.13233v1
• Date: Mon, 30 Aug 2021 13:40:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-31 14:19:33.017319
• Title: Whole Brain Vessel Graphs: A Dataset and Benchmark for Graph Learning and Neuroscience (VesselGraph)
• Title（参考訳）: Whole Brain Vessel Graphs: グラフ学習と神経科学のためのデータセットとベンチマーク(VesselGraph)
• Authors: Johannes C. Paetzold, Julian McGinnis, Suprosanna Shit, Ivan Ezhov, Paul B\"uschl, Chinmay Prabhakar, Mihail I. Todorov, Anjany Sekuboyina, Georgios Kaissis, Ali Ert\"urk, Stephan G\"unnemann, Bjoern H. Menze
• Abstract要約: 本稿では,特定の画像プロトコルに基づく脳血管グラフの拡張可能なデータセットを提案する。 我々は,血管予測と血管分類の生物学的タスクについて,最先端のグラフ学習アルゴリズムを多数ベンチマークした。 我々の研究は、神経科学の分野におけるグラフ学習研究の進展への道を開いた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.846749674808336
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Biological neural networks define the brain function and intelligence of humans and other mammals, and form ultra-large, spatial, structured graphs. Their neuronal organization is closely interconnected with the spatial organization of the brain's microvasculature, which supplies oxygen to the neurons and builds a complementary spatial graph. This vasculature (or the vessel structure) plays an important role in neuroscience; for example, the organization of (and changes to) vessel structure can represent early signs of various pathologies, e.g. Alzheimer's disease or stroke. Recently, advances in tissue clearing have enabled whole brain imaging and segmentation of the entirety of the mouse brain's vasculature. Building on these advances in imaging, we are presenting an extendable dataset of whole-brain vessel graphs based on specific imaging protocols. Specifically, we extract vascular graphs using a refined graph extraction scheme leveraging the volume rendering engine Voreen and provide them in an accessible and adaptable form through the OGB and PyTorch Geometric dataloaders. Moreover, we benchmark numerous state-of-the-art graph learning algorithms on the biologically relevant tasks of vessel prediction and vessel classification using the introduced vessel graph dataset. Our work paves a path towards advancing graph learning research into the field of neuroscience. Complementarily, the presented dataset raises challenging graph learning research questions for the machine learning community, in terms of incorporating biological priors into learning algorithms, or in scaling these algorithms to handle sparse,spatial graphs with millions of nodes and edges. All datasets and code are available for download at https://github.com/jocpae/VesselGraph .
• Abstract（参考訳）: 生物学的ニューラルネットワークは、ヒトや他の哺乳類の脳機能と知性を定義し、超大型で空間的、構造化されたグラフを形成する。 ニューロンの組織は脳の微小血管の空間構造と密接に関連しており、ニューロンに酸素を供給し、補完的な空間グラフを構築する。 この血管構造(または血管構造)は神経科学において重要な役割を担っている。 アルツハイマー病または脳卒中。 近年、組織クリアリングの進歩により、脳全体のイメージングとマウス脳の血管の分節化が可能になっている。 これらの画像技術の進歩を踏まえ,特定の画像プロトコルに基づく脳血管グラフの拡張可能なデータセットを提案する。 具体的には,ボリュームレンダリングエンジンのVoreenを利用した精巧なグラフ抽出手法を用いて血管グラフを抽出し,OGBおよびPyTorch Geometric Dataloaderを介してアクセス可能で適応可能な形式で提供する。 さらに,導入した血管グラフデータセットを用いた血管の予測と血管分類の生物学的タスクについて,最先端のグラフ学習アルゴリズムを多数ベンチマークした。 我々の研究は、神経科学の分野に関するグラフ学習研究を進める道を開いた。 相補的に提示されたデータセットは、学習アルゴリズムに生物学的プライオリティを組み込んだり、数百万のノードとエッジを持つスパースな空間グラフを扱うためにこれらのアルゴリズムをスケールするという点で、機械学習コミュニティにとって挑戦的なグラフ学習研究の課題を提起する。 すべてのデータセットとコードはhttps://github.com/jocpae/VesselGraphでダウンロードできる。

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