論文の概要: Reconstructing high-order sequence features of dynamic functional connectivity networks based on diversified covert attention patterns for Alzheimer's disease classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.11750v2
• Date: Mon, 4 Sep 2023 12:05:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-07 07:14:11.560355
• Title: Reconstructing high-order sequence features of dynamic functional connectivity networks based on diversified covert attention patterns for Alzheimer's disease classification
• Title（参考訳）: アルツハイマー病分類のための多角的隠れ注意パターンに基づく動的機能接続ネットワークの高次配列特徴の再構成
• Authors: Zhixiang Zhang, Biao Jie, Zhengdong Wang, Jie Zhou, Yang Yang
• Abstract要約: 我々はトランスフォーマーのコアモジュールである自己注意機構を導入し、多彩な注意パターンをモデル化し、これらのパターンを適用してdFCNの高次シーケンス特性を再構築する。 本研究では,局所的時間的特徴とシーケンス変化パターンをキャプチャするCRNの利点と,大域的および高次的相関特徴の学習におけるトランスフォーマーを組み合わせた,多角化注意パターンに基づくCRN手法DCA-CRNを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.57052592437276
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent studies have applied deep learning methods such as convolutional recurrent neural networks (CRNs) and Transformers to brain disease classification based on dynamic functional connectivity networks (dFCNs), such as Alzheimer's disease (AD), achieving better performance than traditional machine learning methods. However, in CRNs, the continuous convolution operations used to obtain high-order aggregation features may overlook the non-linear correlation between different brain regions due to the essence of convolution being the linear weighted sum of local elements. Inspired by modern neuroscience on the research of covert attention in the nervous system, we introduce the self-attention mechanism, a core module of Transformers, to model diversified covert attention patterns and apply these patterns to reconstruct high-order sequence features of dFCNs in order to learn complex dynamic changes in brain information flow. Therefore, we propose a novel CRN method based on diversified covert attention patterns, DCA-CRN, which combines the advantages of CRNs in capturing local spatio-temporal features and sequence change patterns, as well as Transformers in learning global and high-order correlation features. Experimental results on the ADNI and ADHD-200 datasets demonstrate the prediction performance and generalization ability of our proposed method.
• Abstract（参考訳）: 近年の研究では、畳み込みリカレントニューラルネットワーク(CRN)やトランスフォーマーなどのディープラーニング手法を、アルツハイマー病(AD)のような動的機能接続ネットワーク(dFCN)に基づく脳疾患分類に適用し、従来の機械学習手法よりも優れたパフォーマンスを実現している。 しかし、crnでは、高次集計特徴を得るために使用される連続畳み込み操作は、畳み込みの本質が局所要素の線形重み付け和であるため、異なる脳領域間の非線形相関を見逃す可能性がある。 神経系における隠蔽注意の研究について、現代の神経科学に触発されて、トランスフォーマーのコアモジュールである自己注意機構を導入し、多彩な隠蔽注意パターンをモデル化し、これらのパターンを適用して、dFCNの高次配列の特徴を再構築し、脳情報の流れの複雑な動的変化を学習する。 そこで本研究では,局所時空間特徴とシーケンス変化パターンを抽出するCRNの利点と,グローバルおよび高次相関特徴を学習するトランスフォーマーを組み合わせた,多彩な隠蔽注意パターンに基づく新しいCRN手法DCA-CRNを提案する。 ADNIとADHD-200データセットの実験結果は,提案手法の予測性能と一般化能力を示す。

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