論文の概要: Investigating Brain Connectivity with Graph Neural Networks and
GNNExplainer
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.01930v1
- Date: Sat, 4 Jun 2022 07:47:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-07 17:36:55.333810
- Title: Investigating Brain Connectivity with Graph Neural Networks and
GNNExplainer
- Title(参考訳): グラフニューラルネットワークとGNNExplainerによる脳結合性の調査
- Authors: Maksim Zhdanov, Saskia Steinmann and Nico Hoffmann
- Abstract要約: 我々は,ディープラーニングによる音声聴取作業において,機能的接続性の詳細な検討を行った。
本稿では,脳波データをグラフ領域の信号として表現するグラフニューラルネットワークに基づくフレームワークを提案する。
- 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: Functional connectivity plays an essential role in modern neuroscience. The
modality sheds light on the brain's functional and structural aspects,
including mechanisms behind multiple pathologies. One such pathology is
schizophrenia which is often followed by auditory verbal hallucinations. The
latter is commonly studied by observing functional connectivity during speech
processing. In this work, we have made a step toward an in-depth examination of
functional connectivity during a dichotic listening task via deep learning for
three groups of people: schizophrenia patients with and without auditory verbal
hallucinations and healthy controls. We propose a graph neural network-based
framework within which we represent EEG data as signals in the graph domain.
The framework allows one to 1) predict a brain mental disorder based on EEG
recording, 2) differentiate the listening state from the resting state for each
group and 3) recognize characteristic task-depending connectivity. Experimental
results show that the proposed model can differentiate between the above groups
with state-of-the-art performance. Besides, it provides a researcher with
meaningful information regarding each group's functional connectivity, which we
validated on the current domain knowledge.
- Abstract(参考訳): 機能的接続は現代の神経科学において重要な役割を担っている。
モダリティは、複数の病理の背後にあるメカニズムを含む、脳の機能的および構造的側面に光を放つ。
そのような病理の1つは統合失調症であり、しばしば聴覚の幻覚が続く。
後者は、音声処理中に機能的接続を観測することでよく研究される。
本研究は,統合失調症患者の聴覚的幻覚と健康管理の3つのグループを対象とした,ディープラーニングによる音声聴取作業における機能的接続性について,より深く検討した。
本稿では,脳波データをグラフ領域の信号として表現するグラフニューラルネットワークに基づくフレームワークを提案する。
フレームワークによって
1)脳波記録に基づく脳心疾患の予測
2)各グループにおける聞き取り状態と休息状態とを区別する。
3) タスク依存接続の特徴を認識する。
実験結果から,提案モデルでは上記のグループを最先端の性能で区別できることがわかった。
さらに、研究者に各グループの機能的接続に関する有意義な情報を提供し、現在のドメイン知識に基づいて検証した。
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