論文の概要: Interpretable Graph Neural Networks for Connectome-Based Brain Disorder Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.00813v1
• Date: Thu, 30 Jun 2022 08:02:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-05 14:04:42.366693
• Title: Interpretable Graph Neural Networks for Connectome-Based Brain Disorder Analysis
• Title（参考訳）: コネクトームに基づく脳障害解析のための解釈可能なグラフニューラルネットワーク
• Authors: Hejie Cui, Wei Dai, Yanqiao Zhu, Xiaoxiao Li, Lifang He, Carl Yang
• Abstract要約: 本稿では、障害特異的な関心領域(ROI)と顕著なつながりを分析するための解釈可能なフレームワークを提案する。 提案するフレームワークは,脳ネットワーク指向の疾患予測のためのバックボーンモデルと,グローバルに共有された説明生成装置の2つのモジュールから構成される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.281194583900998
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Human brains lie at the core of complex neurobiological systems, where the neurons, circuits, and subsystems interact in enigmatic ways. Understanding the structural and functional mechanisms of the brain has long been an intriguing pursuit for neuroscience research and clinical disorder therapy. Mapping the connections of the human brain as a network is one of the most pervasive paradigms in neuroscience. Graph Neural Networks (GNNs) have recently emerged as a potential method for modeling complex network data. Deep models, on the other hand, have low interpretability, which prevents their usage in decision-critical contexts like healthcare. To bridge this gap, we propose an interpretable framework to analyze disorder-specific Regions of Interest (ROIs) and prominent connections. The proposed framework consists of two modules: a brain-network-oriented backbone model for disease prediction and a globally shared explanation generator that highlights disorder-specific biomarkers including salient ROIs and important connections. We conduct experiments on three real-world datasets of brain disorders. The results verify that our framework can obtain outstanding performance and also identify meaningful biomarkers. All code for this work is available at https://github.com/HennyJie/IBGNN.git.
• Abstract（参考訳）: ヒトの脳は複雑な神経生物学システムの中核にあり、ニューロン、回路、サブシステムが謎めいた方法で相互作用する。 脳の構造的および機能的メカニズムを理解することは、長い間、神経科学研究と臨床障害治療の興味をそそる試みであった。 人間の脳の接続をネットワークとしてマッピングすることは神経科学において最も普及しているパラダイムの1つである。 グラフニューラルネットワーク(gnns)は、複雑なネットワークデータをモデル化する潜在的な方法として最近登場した。 一方、深層モデルは解釈可能性が低いため、医療のような決定クリティカルな文脈での使用が妨げられている。 このギャップを埋めるために、障害特異的な関心領域(ROI)と顕著なつながりを分析するための解釈可能なフレームワークを提案する。 提案フレームワークは2つのモジュールから構成される:脳ネットワーク指向の疾患予測のためのバックボーンモデルと、有意なROIや重要な接続を含む障害特異的なバイオマーカーを強調するグローバルな説明ジェネレータである。 脳障害の実際のデータセットを3つ実験する。 その結果,本フレームワークは優れた性能を示し,有意義なバイオマーカーを同定できることを確認した。 この作業のすべてのコードはhttps://github.com/hennyjie/ibgnn.gitで入手できる。

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