論文の概要: Explainable fMRI-based Brain Decoding via Spatial Temporal-pyramid Graph Convolutional Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.05713v1
• Date: Sat, 8 Oct 2022 12:14:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-13 14:19:26.696424
• Title: Explainable fMRI-based Brain Decoding via Spatial Temporal-pyramid Graph Convolutional Network
• Title（参考訳）: 時空間ピラミドグラフ畳み込みネットワークを用いた説明可能なfMRI脳デコーディング
• Authors: Ziyuan Ye, Youzhi Qu, Zhichao Liang, Mo Wang, Quanying Liu
• Abstract要約: 既存のfMRIベースの脳デコードのための機械学習手法は、分類性能が低いか、説明性が悪いかのいずれかに悩まされている。 本稿では,機能的脳活動の時空間グラフ表現を捉えるために,生物学的にインスパイアされたアーキテクチャである時空間ピラミドグラフ畳み込みネットワーク(STpGCN)を提案する。 我々は,Human Connectome Project (HCP) S1200から23の認知タスク下でのfMRIデータに関する広範な実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8399688944263843
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Brain decoding, aiming to identify the brain states using neural activity, is important for cognitive neuroscience and neural engineering. However, existing machine learning methods for fMRI-based brain decoding either suffer from low classification performance or poor explainability. Here, we address this issue by proposing a biologically inspired architecture, Spatial Temporal-pyramid Graph Convolutional Network (STpGCN), to capture the spatial-temporal graph representation of functional brain activities. By designing multi-scale spatial-temporal pathways and bottom-up pathways that mimic the information process and temporal integration in the brain, STpGCN is capable of explicitly utilizing the multi-scale temporal dependency of brain activities via graph, thereby achieving high brain decoding performance. Additionally, we propose a sensitivity analysis method called BrainNetX to better explain the decoding results by automatically annotating task-related brain regions from the brain-network standpoint. We conduct extensive experiments on fMRI data under 23 cognitive tasks from Human Connectome Project (HCP) S1200. The results show that STpGCN significantly improves brain decoding performance compared to competing baseline models; BrainNetX successfully annotates task-relevant brain regions. Post hoc analysis based on these regions further validates that the hierarchical structure in STpGCN significantly contributes to the explainability, robustness and generalization of the model. Our methods not only provide insights into information representation in the brain under multiple cognitive tasks but also indicate a bright future for fMRI-based brain decoding.
• Abstract（参考訳）: 脳のデコーディングは、神経活動を用いて脳の状態を特定することを目的としており、認知神経科学と神経工学にとって重要である。 しかし、既存のfmriベースの脳デコードのための機械学習手法は、分類性能の低下や説明可能性の低下に苦しむ。 本稿では,機能的脳活動の時空間グラフ表現を捉えるために,生物学的にインスパイアされたアーキテクチャである時空間ピラミドグラフ畳み込みネットワーク(STpGCN)を提案する。 情報処理と脳内時間統合を模倣する多スケールの時空間経路とボトムアップ経路を設計することにより、STpGCNはグラフを介して脳活動の多スケール時空間依存性を明示的に活用し、高い脳復号性能を達成することができる。 さらに,脳ネットワークの観点からタスク関連脳領域に自動アノテートすることにより,デコード結果を説明するbrainnetxと呼ばれる感度解析手法を提案する。 我々は,Human Connectome Project (HCP) S1200から23の認知タスク下でのfMRIデータに関する広範な実験を行った。 その結果、STpGCNは、競合するベースラインモデルと比較して脳のデコード性能を著しく改善し、BrainNetXはタスク関連脳領域のアノテートに成功した。 これらの領域に基づくポストホック解析により、STpGCNの階層構造がモデルの説明可能性、堅牢性、一般化に大きく貢献することが示された。 複数の認知タスクにおける脳の情報表現の洞察を提供するだけでなく、fMRIに基づく脳のデコーディングの明るい未来を示す。

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