論文の概要: EEG to fMRI Synthesis Benefits from Attentional Graphs of Electrode Relationships

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.03481v1
• Date: Mon, 7 Mar 2022 15:51:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-08 18:39:10.630329
• Title: EEG to fMRI Synthesis Benefits from Attentional Graphs of Electrode Relationships
• Title（参考訳）: 電極関係の注意グラフから得られる脳波とfMRI合成効果
• Authors: David Calhas, Rui Henriques
• Abstract要約: 本研究では、回帰処理を行うために、ニューラルネットワーク技術を用いて地形構造を組み込む。 本研究は,タスクベース記録設定の静止状態において,タスクの現状を著しく上回る複数のモデルを提案する。 これらの結果から,脳波電極の関係は血行動態の検索に必要な情報を保持するために重要であることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.913755431537592
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Topographical structures represent connections between entities and provide a comprehensive design of complex systems. Currently these structures are used to discover correlates of neuronal and haemodynamical activity. In this work, we incorporate them with neural processing techniques to perform regression, using electrophysiological activity to retrieve haemodynamics. To this end, we use Fourier features, attention mechanisms, shared space between modalities and incorporation of style in the latent representation. By combining these techniques, we propose several models that significantly outperform current state-of-the-art of this task in resting state and task-based recording settings. We report which EEG electrodes are the most relevant for the regression task and which relations impacted it the most. In addition, we observe that haemodynamic activity at the scalp, in contrast with sub-cortical regions, is relevant to the learned shared space. Overall, these results suggest that EEG electrode relationships are pivotal to retain information necessary for haemodynamical activity retrieval.
• Abstract（参考訳）: 地形構造はエンティティ間の接続を表し、複雑なシステムの包括的設計を提供する。 現在、これらの構造は神経活動と血行動態の相関関係を発見するのに使われている。 本研究では, 電気生理学的活動を用いて, 神経処理技術を用いて回帰処理を行う。 この目的のために、我々は、よりフーリエな特徴、注意機構、モダリティ間の共有空間、潜在表現におけるスタイルの導入を用いる。 これらの手法を組み合わせることで、休息状態とタスクベースの記録設定において、タスクの現在の最先端を著しく上回るモデルを提案する。 我々は,どの脳波電極が回帰作業に最も関係があり,どの関係が最も影響したかを報告する。 また,頭皮におけるhaemodynamic activityは,皮質下領域とは対照的に,学習した共有空間に関係していることを観察した。 これらの結果から,脳波電極の関係は血行動態の検索に必要な情報を保持するために重要であることが示唆された。

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