論文の概要: Self-attention based high order sequence feature reconstruction of dynamic functional connectivity networks with rs-fMRI for brain disease classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.11750v1
• Date: Sat, 19 Nov 2022 02:13:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-23 19:33:18.459914
• Title: Self-attention based high order sequence feature reconstruction of dynamic functional connectivity networks with rs-fMRI for brain disease classification
• Title（参考訳）: 脳疾患分類のためのrs-fMRIを用いた動的機能接続ネットワークの自己注意に基づく高次機能再構成
• Authors: Zhixiang Zhang, Biao Jie, Zhengdong Wang, Jie Zhou, Yang Yang
• Abstract要約: 本稿では,RS-fMRIデータを用いた脳疾患分類のための自己注意型畳み込みリカレントネットワーク(SA-CRN)学習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）: 16.8590450689469
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Dynamic functional connectivity networks (dFCN) based on rs-fMRI have demonstrated tremendous potential for brain function analysis and brain disease classification. Recently, studies have applied deep learning techniques (i.e., convolutional neural network, CNN) to dFCN classification, and achieved better performance than the traditional machine learning methods. Nevertheless, previous deep learning methods usually perform successive convolutional operations on the input dFCNs to obtain high-order brain network aggregation features, extracting them from each sliding window using a series split, which may neglect non-linear correlations among different regions and the sequentiality of information. Thus, important high-order sequence information of dFCNs, which could further improve the classification performance, is ignored in these studies. Nowadays, inspired by the great success of Transformer in natural language processing and computer vision, some latest work has also emerged on the application of Transformer for brain disease diagnosis based on rs-fMRI data. Although Transformer is capable of capturing non-linear correlations, it lacks accounting for capturing local spatial feature patterns and modelling the temporal dimension due to parallel computing, even equipped with a positional encoding technique. To address these issues, we propose a self-attention (SA) based convolutional recurrent network (SA-CRN) learning framework for brain disease classification with rs-fMRI data. The experimental results on a public dataset (i.e., ADNI) demonstrate the effectiveness of our proposed SA-CRN method.
• Abstract（参考訳）: rs-fMRIに基づく動的機能接続ネットワーク(dFCN)は脳機能解析や脳疾患の分類において大きな可能性を示唆している。 近年,ディープラーニング技術(畳み込みニューラルネットワーク,CNN)をdFCN分類に適用し,従来の機械学習手法よりも優れた性能を実現している。 それにもかかわらず、従来のディープラーニング手法では、入力されたdFCN上で連続的な畳み込み操作を行い、高次脳ネットワーク集約機能を取得し、各スライディングウィンドウから一連のスプリットを用いてそれらを抽出し、異なる領域間の非線形相関や情報のシーケンシャル性を無視する。 そこで本研究では, 分類性能をさらに向上できる重要なdFCNの高次配列情報を無視する。 近年,自然言語処理とコンピュータビジョンにおけるtransformerの偉大な成功に触発され,rs-fmriデータに基づく脳疾患診断へのtransformerの適用に関する最新の研究も行われている。 Transformerは非線形相関を捉えることができるが、局所的な空間的特徴パターンのキャプチャや並列コンピューティングによる時間次元のモデル化は、位置符号化技術も備えていない。 これらの課題に対処するために, RS-fMRIデータを用いた脳疾患分類のための自己注意型畳み込みリカレントネットワーク(SA-CRN)学習フレームワークを提案する。 公開データセット(ADNI)における実験結果は,提案手法の有効性を示すものである。

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