論文の概要: Functional2Structural: Cross-Modality Brain Networks Representation
Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.07854v1
- Date: Fri, 6 May 2022 03:45:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-22 16:56:58.097993
- Title: Functional2Structural: Cross-Modality Brain Networks Representation
Learning
- Title（参考訳）: Functional2Structural: Cross-Modality Brain Networks Representation Learning
- Authors: Haoteng Tang, Xiyao Fu, Lei Guo, Yalin Wang, Scott Mackin, Olusola
Ajilore, Alex Leow, Paul Thompson, Heng Huang, Liang Zhan
- Abstract要約: 脳ネットワーク上のグラフマイニングは、臨床表現型および神経変性疾患のための新しいバイオマーカーの発見を促進する可能性がある。
本稿では,Deep Signed Brain Networks (DSBN) と呼ばれる新しいグラフ学習フレームワークを提案する。
臨床表現型および神経変性疾患予測の枠組みを,2つの独立した公開データセットを用いて検証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.24969686433101
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: MRI-based modeling of brain networks has been widely used to understand
functional and structural interactions and connections among brain regions, and
factors that affect them, such as brain development and disease. Graph mining
on brain networks may facilitate the discovery of novel biomarkers for clinical
phenotypes and neurodegenerative diseases. Since brain networks derived from
functional and structural MRI describe the brain topology from different
perspectives, exploring a representation that combines these cross-modality
brain networks is non-trivial. Most current studies aim to extract a fused
representation of the two types of brain network by projecting the structural
network to the functional counterpart. Since the functional network is dynamic
and the structural network is static, mapping a static object to a dynamic
object is suboptimal. However, mapping in the opposite direction is not
feasible due to the non-negativity requirement of current graph learning
techniques. Here, we propose a novel graph learning framework, known as Deep
Signed Brain Networks (DSBN), with a signed graph encoder that, from an
opposite perspective, learns the cross-modality representations by projecting
the functional network to the structural counterpart. We validate our framework
on clinical phenotype and neurodegenerative disease prediction tasks using two
independent, publicly available datasets (HCP and OASIS). The experimental
results clearly demonstrate the advantages of our model compared to several
state-of-the-art methods.
- Abstract（参考訳）: MRIに基づく脳ネットワークのモデリングは、脳領域間の機能的および構造的相互作用や、脳の発達や疾患など、それらに影響を与える要因を理解するために広く用いられている。
脳ネットワーク上のグラフマイニングは、臨床表現型および神経変性疾患のための新しいバイオマーカーの発見を促進する可能性がある。
機能的および構造的MRIから派生した脳ネットワークは、異なる視点から脳のトポロジーを記述するため、これらのクロスモダリティな脳ネットワークを組み合わせた表現を探索するのは簡単ではない。
最近の研究は、構造的ネットワークを機能的ネットワークに投影することで、2種類の脳ネットワークの融合表現を抽出することを目的としている。
機能的ネットワークは動的で構造的ネットワークは静的であるため、静的オブジェクトを動的オブジェクトにマッピングするのは最適ではない。
しかし、現在のグラフ学習技術の非負性要件のため、反対方向のマッピングは実現不可能である。
本稿では,機能的ネットワークを構造的コーダに投影することで相互モダリティ表現を学習する,新しいグラフ学習フレームワークであるdeep signed brain networks (dsbn)を提案する。
2つの独立した公開データセット(HCPとOASIS)を用いて臨床表現型および神経変性疾患予測タスクの枠組みを検証する。
実験の結果,いくつかの最先端手法と比較して,モデルの有効性が明らかとなった。
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