論文の概要: Inferring Brain Dynamics via Multimodal Joint Graph Representation EEG-fMRI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.08747v1
• Date: Fri, 21 Jan 2022 15:39:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-24 14:22:25.357383
• Title: Inferring Brain Dynamics via Multimodal Joint Graph Representation EEG-fMRI
• Title（参考訳）: マルチモーダル関節グラフ表現脳波-fMRIによる脳波推定
• Authors: Jalal Mirakhorli
• Abstract要約: マルチモデリング手法は、各モータリティが別々に取得された場合に不可能な脳成分の神経分析に新たな洞察を与えることができることを示す。 異なるモードの関節表現は、同時に取得した脳波と磁気共鳴画像(EEG-fMRI)を解析するための頑健なモデルである 本稿では,グラフに基づく深層学習手法を用いて,複数のメディアの相関関係について概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent studies have shown that multi-modeling methods can provide new insights into the analysis of brain components that are not possible when each modality is acquired separately. The joint representations of different modalities is a robust model to analyze simultaneously acquired electroencephalography and functional magnetic resonance imaging (EEG-fMRI). Advances in precision instruments have given us the ability to observe the spatiotemporal neural dynamics of the human brain through non-invasive neuroimaging techniques such as EEG & fMRI. Nonlinear fusion methods of streams can extract effective brain components in different dimensions of temporal and spatial. Graph-based analyzes, which have many similarities to brain structure, can overcome the complexities of brain mapping analysis. Throughout, we outline the correlations of several different media in time shifts from one source with graph-based and deep learning methods. Determining overlaps can provide a new perspective for diagnosing functional changes in neuroplasticity studies.
• Abstract（参考訳）: 近年の研究では、マルチモデリングの手法は、各モダリティが別々に獲得されると不可能となる脳成分の分析に新たな洞察をもたらすことが示されている。 異なるモードの関節表現は、同時に取得した脳波と機能的磁気共鳴イメージング(EEG-fMRI)を解析するための頑健なモデルである。 精密装置の進歩により、脳波やfMRIのような非侵襲的な神経イメージング技術によって、人間の脳の時空間的神経力学を観察できるようになりました。 ストリームの非線形融合法は、時間的および空間的な異なる次元の有効な脳成分を抽出することができる。 脳構造と多くの類似点を持つグラフベースの分析は、脳マッピング解析の複雑さを克服することができる。 全体として,複数のメディアの時間シフトにおける相関関係をグラフベースおよび深層学習法を用いて概説する。 オーバーラップの決定は、神経可塑性研究における機能的変化を診断するための新しい視点を提供する。

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