論文の概要: Aiding Medical Diagnosis Through the Application of Graph Neural Networks to Functional MRI Scans

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.00738v1
• Date: Wed, 1 Dec 2021 14:10:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-04 12:58:07.642143
• Title: Aiding Medical Diagnosis Through the Application of Graph Neural Networks to Functional MRI Scans
• Title（参考訳）: 機能的mriスキャンへのグラフニューラルネットワークの適用による医療診断支援
• Authors: Katharina Z\"uhlsdorff and Clayton M. Rabideau
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、生物学的データから予測を生成する強力なツールであることが示されている。 本稿では,ノードやエッジを含むグラフとして静止状態fMRIデータを表現するための新しい手法を提案する。 我々は、GNNが人の病気や性別を予測できることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) have been shown to be a powerful tool for generating predictions from biological data. Their application to neuroimaging data such as functional magnetic resonance imaging (fMRI) scans has been limited. However, applying GNNs to fMRI scans may substantially improve predictive accuracy and could be used to inform clinical diagnosis in the future. In this paper, we present a novel approach to representing resting-state fMRI data as a graph containing nodes and edges without omitting any of the voxels and thus reducing information loss. We compare multiple GNN architectures and show that they can successfully predict the disease and sex of a person. We hope to provide a basis for future work to exploit the power of GNNs when applied to brain imaging data.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、生物学的データから予測を生成する強力なツールであることが示されている。 機能的磁気共鳴イメージング(fMRI)スキャンなどの神経画像データへの応用は限られている。 しかし、fMRIスキャンへのGNNの適用は予測精度を大幅に向上させる可能性があり、将来臨床診断に役立てることができる。 本稿では,ノードやエッジを含むグラフとして静止状態fMRIデータを表現するための新しい手法を提案する。 複数のGNNアーキテクチャを比較し,疾患や性別の予測に成功していることを示す。 脳画像データにgnnのパワーを利用するための将来の研究の基盤を提供したいと考えています。

関連論文リスト

• Graph Neural Networks for Brain Graph Learning: A Survey [53.74244221027981]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ構造化データのマイニングにおいて大きな優位性を示している。 脳障害解析のための脳グラフ表現を学習するGNNが最近注目を集めている。 本稿では,GNNを利用した脳グラフ学習の成果をレビューすることで,このギャップを埋めることを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-01T02:47:39Z)
• Information Flow in Graph Neural Networks: A Clinical Triage Use Case [49.86931948849343]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は、マルチモーダルグラフとマルチリレーショナルグラフを処理する能力によって、医療やその他の領域で人気を集めている。 GNNにおける埋め込み情報のフローが知識グラフ(KG)におけるリンクの予測に与える影響について検討する。 以上の結果から,ドメイン知識をGNN接続に組み込むことで,KGと同じ接続を使用する場合や,制約のない埋め込み伝搬を行う場合よりも優れた性能が得られることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-12T09:18:12Z)
• Transferability of coVariance Neural Networks and Application to Interpretable Brain Age Prediction using Anatomical Features [119.45320143101381]
  グラフ畳み込みネットワーク(GCN)は、トポロジー駆動のグラフ畳み込み演算を利用して、推論タスクのためにグラフをまたいだ情報を結合する。 我々は、共分散行列をグラフとして、共分散ニューラルネットワーク(VNN)の形でGCNを研究した。 VNNは、GCNからスケールフリーなデータ処理アーキテクチャを継承し、ここでは、共分散行列が極限オブジェクトに収束するデータセットに対して、VNNが性能の転送可能性を示すことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-02T22:15:54Z)
• Benchmarking Graph Neural Networks for FMRI analysis [0.0]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ構造化データから学習するための強力なツールとして登場した。 うつ病と自閉症スペクトラム障害の診断における5つのGNNアーキテクチャの性能について検討・評価を行った。 機能的脳データのための最適グラフ構造を作成することは、GNNの性能を阻害する主要なボトルネックである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-16T14:16:54Z)
• Learning Task-Aware Effective Brain Connectivity for fMRI Analysis with Graph Neural Networks [28.460737693330245]
  我々は、fMRI解析のためのアンダーラインTask-aware UnderlineBrain接続アンダーラインDAGに基づくエンドツーエンドフレームワークTBDSを提案する。 TBDSの鍵となるコンポーネントは、DAG学習アプローチを採用して、生の時系列をタスク対応の脳結合性に変換する脳ネットワークジェネレータである。 2つのfMRIデータセットに関する総合的な実験は、TBDSの有効性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-01T03:59:54Z)
• DynDepNet: Learning Time-Varying Dependency Structures from fMRI Data via Dynamic Graph Structure Learning [58.94034282469377]
  下流予測タスクによって誘導されるfMRIデータの最適時間変化依存性構造を学習する新しい手法であるDynDepNetを提案する。 実世界のfMRIデータセットの実験は、性別分類のタスクにおいて、DynDepNetが最先端の結果を達成することを実証している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-27T16:32:11Z)
• FBNETGEN: Task-aware GNN-based fMRI Analysis via Functional Brain Network Generation [11.434951542977515]
  我々は,脳深部ネットワーク生成によるタスク認識・解釈可能なfMRI解析フレームワークFBNETGENを開発した。 このプロセスとともに、重要な新しいコンポーネントは、生の時系列機能をタスク指向の脳ネットワークに変換することを学ぶグラフジェネレータである。 学習可能なグラフはまた、予測関連脳領域を強調することで独自の解釈を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-25T03:26:50Z)
• Interpretation of 3D CNNs for Brain MRI Data Classification [56.895060189929055]
  T1脳MRIにおける拡散テンソル画像の男女差について,これまでの知見を拡張した。 ボクセルの3次元CNN解釈を3つの解釈法の結果と比較する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-20T17:56:46Z)
• Understanding Graph Isomorphism Network for rs-fMRI Functional Connectivity Analysis [49.05541693243502]
  グラフ同型ネットワーク(GIN)を用いてfMRIデータを解析するフレームワークを開発する。 本稿では,GINがグラフ空間における畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の二重表現であることを示す。 我々は,提案したGINをワンホット符号化で調整するGNNに対して,CNNベースのサリエンシマップ技術を利用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-10T23:40:09Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。