論文の概要: BrainIB: Interpretable Brain Network-based Psychiatric Diagnosis with Graph Information Bottleneck

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.03612v4
• Date: Fri, 11 Oct 2024 13:55:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-14 13:28:05.967528
• Title: BrainIB: Interpretable Brain Network-based Psychiatric Diagnosis with Graph Information Bottleneck
• Title（参考訳）: BrainIB: Graph Information Bottleneckを用いた解釈可能な脳ネットワークに基づく精神科診断
• Authors: Kaizhong Zheng, Shujian Yu, Baojuan Li, Robert Jenssen, Badong Chen,
• Abstract要約: 機能的磁気共鳴画像(fMRI)解析のための新しいグラフニューラルネットワーク(GNN)フレームワークBrainIBを提案する。 BrainIBは、脳内の最も情報に富むエッジ(つまり、部分グラフ)を識別し、目に見えないデータにうまく一般化することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.281423869037575
• License:
• Abstract: Developing a new diagnostic models based on the underlying biological mechanisms rather than subjective symptoms for psychiatric disorders is an emerging consensus. Recently, machine learning-based classifiers using functional connectivity (FC) for psychiatric disorders and healthy controls are developed to identify brain markers. However, existing machine learning-based diagnostic models are prone to over-fitting (due to insufficient training samples) and perform poorly in new test environment. Furthermore, it is difficult to obtain explainable and reliable brain biomarkers elucidating the underlying diagnostic decisions. These issues hinder their possible clinical applications. In this work, we propose BrainIB, a new graph neural network (GNN) framework to analyze functional magnetic resonance images (fMRI), by leveraging the famed Information Bottleneck (IB) principle. BrainIB is able to identify the most informative edges in the brain (i.e., subgraph) and generalizes well to unseen data. We evaluate the performance of BrainIB against 3 baselines and 7 state-of-the-art brain network classification methods on three psychiatric datasets and observe that our BrainIB always achieves the highest diagnosis accuracy. It also discovers the subgraph biomarkers which are consistent to clinical and neuroimaging findings. The source code and implementation details of BrainIB are freely available at GitHub repository (https://github.com/SJYuCNEL/brain-and-Information-Bottleneck/).
• Abstract（参考訳）: 精神疾患に対する主観的な症状ではなく、基礎となる生物学的メカニズムに基づく新しい診断モデルを開発することは、新たなコンセンサスである。 近年,脳のマーカーを識別するために,機能的接続(FC)による精神疾患や健康管理のための機械学習ベースの分類器が開発されている。 しかし、既存の機械学習ベースの診断モデルは(トレーニングサンプルが不十分なため)過度に適合する傾向があり、新しいテスト環境では不十分である。 さらに、基礎となる診断決定を解明する説明可能で信頼性の高い脳バイオマーカーを得ることは困難である。 これらの問題は臨床応用を妨げている。 本研究では,高名なInformation Bottleneck(IB)の原理を利用して,機能的磁気共鳴画像(fMRI)を解析するための新しいグラフニューラルネットワーク(GNN)フレームワークであるBrainIBを提案する。 BrainIBは、脳内の最も情報に富むエッジ(つまり、部分グラフ)を識別し、目に見えないデータにうまく一般化することができる。 脳IBは,3つの精神医学的データセットに対して,3つのベースラインと7つの最先端脳ネットワーク分類法に対して評価し,我々の脳IBが常に最も高い診断精度を達成することを観察した。 また、臨床および神経画像所見と一致したサブグラフバイオマーカーも発見する。 BrainIBのソースコードと実装の詳細はGitHubリポジトリで無償公開されている(https://github.com/SJYuCNEL/brain-and-Information-Bottleneck/)。

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