論文の概要: Multi-modal Dynamic Graph Network: Coupling Structural and Functional Connectome for Disease Diagnosis and Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.13721v1
• Date: Tue, 25 Oct 2022 02:41:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-26 14:23:08.420636
• Title: Multi-modal Dynamic Graph Network: Coupling Structural and Functional Connectome for Disease Diagnosis and Classification
• Title（参考訳）: マルチモーダル動的グラフネットワーク : 疾患診断と分類のための構造的および機能的コネクトームの結合
• Authors: Yanwu Yang, Xutao Guo, Zhikai Chang, Chenfei Ye, Yang Xiang, Ting Ma
• Abstract要約: 構造的および機能的脳ネットワーク学習のためのマルチモーダル動的グラフ畳み込みネットワーク(MDGCN)を提案する。 本手法は,モーダル間表現のモデル化と動的グラフへの注意的多モデル関連付けの利点を生かした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.67028273829113
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-modal neuroimaging technology has greatlly facilitated the efficiency and diagnosis accuracy, which provides complementary information in discovering objective disease biomarkers. Conventional deep learning methods, e.g. convolutional neural networks, overlook relationships between nodes and fail to capture topological properties in graphs. Graph neural networks have been proven to be of great importance in modeling brain connectome networks and relating disease-specific patterns. However, most existing graph methods explicitly require known graph structures, which are not available in the sophisticated brain system. Especially in heterogeneous multi-modal brain networks, there exists a great challenge to model interactions among brain regions in consideration of inter-modal dependencies. In this study, we propose a Multi-modal Dynamic Graph Convolution Network (MDGCN) for structural and functional brain network learning. Our method benefits from modeling inter-modal representations and relating attentive multi-model associations into dynamic graphs with a compositional correspondence matrix. Moreover, a bilateral graph convolution layer is proposed to aggregate multi-modal representations in terms of multi-modal associations. Extensive experiments on three datasets demonstrate the superiority of our proposed method in terms of disease classification, with the accuracy of 90.4%, 85.9% and 98.3% in predicting Mild Cognitive Impairment (MCI), Parkinson's disease (PD), and schizophrenia (SCHZ) respectively. Furthermore, our statistical evaluations on the correspondence matrix exhibit a high correspondence with previous evidence of biomarkers.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダルニューロイメージング技術は、客観的疾患バイオマーカーの発見に補完的な情報を提供するため、効率と診断精度を大幅に向上させた。 従来のディープラーニング手法、例えば畳み込みニューラルネットワークはノード間の関係を見落とし、グラフの位相特性を捉えない。 グラフニューラルネットワークは、脳コネクトームネットワークのモデル化と疾患特異的パターンの関連において、非常に重要であることが証明されている。 しかし、既存のグラフ手法の多くは、洗練された脳システムでは利用できない既知のグラフ構造を必要とする。 特に異種マルチモーダル脳ネットワークでは、モーダル間の依存関係を考慮して、脳領域間の相互作用をモデル化することが大きな課題である。 本研究では,構造的および機能的脳ネットワーク学習のためのマルチモーダル動的グラフ畳み込みネットワーク(MDGCN)を提案する。 本手法は,モーダル間表現のモデル化と,合成対応行列を用いた動的グラフへの注意的多モデル関連付けの利点である。 さらに,マルチモーダルアソシエーションの観点で多モーダル表現を集約するために,両側グラフ畳み込み層を提案する。 3つのデータセットの総合的な実験により, 乳児認知障害 (MCI) , パーキンソン病 (PD) および統合失調症 (SCHZ) の予測において, 90.4%, 85.9%, 98.3%の精度で本手法の優位性を示した。 さらに, 対応行列の統計的評価は, これまでのバイオマーカーの証拠と高い一致を示した。

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