論文の概要: Feature-selected Graph Spatial Attention Network for Addictive Brain-Networks Identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.00583v2
• Date: Tue, 5 Jul 2022 08:12:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-10 11:40:46.795656
• Title: Feature-selected Graph Spatial Attention Network for Addictive Brain-Networks Identification
• Title（参考訳）: 予測脳ネットワーク同定のための特徴選択型グラフ空間注意ネットワーク
• Authors: Changwei Gong, Changhong Jing, Junren Pan, Shuqiang Wang
• Abstract要約: fMRIの高次元と低信号対雑音比は、グラフレベルの識別の両方のために効率的で堅牢な脳局所埋め込みを符号化することを困難にしている。 本研究では,fMRIラット脳を生物学的特性を持つグラフとして表現し,特徴選択型グラフ空間アテンションネットワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.224312918460521
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Functional alterations in the relevant neural circuits occur from drug addiction over a certain period. And these significant alterations are also revealed by analyzing fMRI. However, because of fMRI's high dimensionality and poor signal-to-noise ratio, it is challenging to encode efficient and robust brain regional embeddings for both graph-level identification and region-level biomarkers detection tasks between nicotine addiction (NA) and healthy control (HC) groups. In this work, we represent the fMRI of the rat brain as a graph with biological attributes and propose a novel feature-selected graph spatial attention network(FGSAN) to extract the biomarkers of addiction and identify from these brain networks. Specially, a graph spatial attention encoder is employed to capture the features of spatiotemporal brain networks with spatial information. The method simultaneously adopts a Bayesian feature selection strategy to optimize the model and improve classification task by constraining features. Experiments on an addiction-related neural imaging dataset show that the proposed model can obtain superior performance and detect interpretable biomarkers associated with addiction-relevant neural circuits.
• Abstract（参考訳）: 関連する神経回路の機能的変化は、ある期間にわたって薬物依存から生じる。 また、fMRIを解析することで、これらの大きな変化が明らかになる。 しかし、fMRIの高次元比と低信号-雑音比のため、グラフレベルの識別と、ニコチン依存症(NA)と健康制御(HC)グループ間の領域レベルのバイオマーカー検出の両方において、効率的で堅牢な脳局所埋め込みを符号化することは困難である。 本研究では,ラット脳のfMRIを生物学的特性を持つグラフとして表現し,これらの脳ネットワークから中毒のバイオマーカーを抽出し同定するための特徴選択グラフ空間注意ネットワーク(FGSAN)を提案する。 特に,空間情報を用いた時空間脳ネットワークの特徴を捉えるために,グラフ空間注意エンコーダを用いる。 ベイズ特徴選択戦略を同時に採用し、モデルを最適化し、特徴を制約して分類タスクを改善する。 中毒関連ニューラルイメージングデータセットの実験により,提案モデルが優れた性能を示し,中毒関連ニューラルサーキットに関連する解釈可能なバイオマーカーを検出することができた。

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