論文の概要: Text2Brain: Synthesis of Brain Activation Maps from Free-form Text Query
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.13814v1
- Date: Tue, 28 Sep 2021 15:39:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-09-29 14:33:52.390025
- Title: Text2Brain: Synthesis of Brain Activation Maps from Free-form Text Query
- Title(参考訳): Text2Brain:自由形式のテキストクエリによる脳活動マップの合成
- Authors: Gia H. Ngo and Minh Nguyen and Nancy F. Chen and Mert R. Sabuncu
- Abstract要約: Text2Brainは、ニューロイメージング研究の座標に基づくメタ分析のためのニューラルネットワークアプローチである。
我々は,Text2Brainが,自由形式のテキスト記述から解剖学的に解明可能なニューラルアクティベーションパターンを合成できることを実証した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 28.26166305556377
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Most neuroimaging experiments are under-powered, limited by the number of
subjects and cognitive processes that an individual study can investigate.
Nonetheless, over decades of research, neuroscience has accumulated an
extensive wealth of results. It remains a challenge to digest this growing
knowledge base and obtain new insights since existing meta-analytic tools are
limited to keyword queries. In this work, we propose Text2Brain, a neural
network approach for coordinate-based meta-analysis of neuroimaging studies to
synthesize brain activation maps from open-ended text queries. Combining a
transformer-based text encoder and a 3D image generator, Text2Brain was trained
on variable-length text snippets and their corresponding activation maps
sampled from 13,000 published neuroimaging studies. We demonstrate that
Text2Brain can synthesize anatomically-plausible neural activation patterns
from free-form textual descriptions of cognitive concepts. Text2Brain is
available at https://braininterpreter.com as a web-based tool for retrieving
established priors and generating new hypotheses for neuroscience research.
- Abstract(参考訳): ほとんどの神経画像実験は、被験者の数と個々の研究が調査できる認知過程によって制限され、力不足である。
それでも、神経科学は何十年にもわたって、膨大な成果を蓄積してきた。
既存のメタ分析ツールはキーワードクエリに限られているので、この成長する知識ベースを消化し、新たな洞察を得るのは難しい。
本研究では,オープンエンドテキストクエリから脳活性化マップを合成するために,脳画像研究の座標に基づくメタアナリシスのためのニューラルネットワークアプローチであるText2Brainを提案する。
トランスフォーマーベースのテキストエンコーダと3Dイメージジェネレータを組み合わせることで、Text2Brainは可変長テキストスニペットと、その対応するアクティベーションマップを13,000枚のニューロイメージング研究からサンプリングした。
認知概念のフリーフォームなテキスト記述から、text2brainが解剖学的に表現可能な神経活性化パターンを合成できることを実証する。
Text2Brain は https://braininterpreter.com で、確立した先行情報を検索し、神経科学研究の新しい仮説を生成するウェブベースのツールとして利用可能である。
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