論文の概要: Graph-Regularized Manifold-Aware Conditional Wasserstein GAN for Brain Functional Connectivity Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.05316v1
• Date: Sat, 10 Dec 2022 14:51:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-13 15:52:48.064630
• Title: Graph-Regularized Manifold-Aware Conditional Wasserstein GAN for Brain Functional Connectivity Generation
• Title（参考訳）: グラフ規則化マニフォールド対応条件付きワッサースタインGANによる脳機能結合生成
• Authors: Yee-Fan Tan, Chee-Ming Ting, Fuad Noman, Rapha\"el C.-W. Phan, and Hernando Ombao
• Abstract要約: SPD多様体上でのFCデータ生成のためのグラフ正規化条件付きWasserstein GAN(GR-SPD-GAN)を提案する。 GR-SPD-GANは、より現実的なfMRIベースのFCサンプルを生成する際に、最先端のGANよりも明らかに優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.009230460620369
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Common measures of brain functional connectivity (FC) including covariance and correlation matrices are semi-positive definite (SPD) matrices residing on a cone-shape Riemannian manifold. Despite its remarkable success for Euclidean-valued data generation, use of standard generative adversarial networks (GANs) to generate manifold-valued FC data neglects its inherent SPD structure and hence the inter-relatedness of edges in real FC. We propose a novel graph-regularized manifold-aware conditional Wasserstein GAN (GR-SPD-GAN) for FC data generation on the SPD manifold that can preserve the global FC structure. Specifically, we optimize a generalized Wasserstein distance between the real and generated SPD data under an adversarial training, conditioned on the class labels. The resulting generator can synthesize new SPD-valued FC matrices associated with different classes of brain networks, e.g., brain disorder or healthy control. Furthermore, we introduce additional population graph-based regularization terms on both the SPD manifold and its tangent space to encourage the generator to respect the inter-subject similarity of FC patterns in the real data. This also helps in avoiding mode collapse and produces more stable GAN training. Evaluated on resting-state functional magnetic resonance imaging (fMRI) data of major depressive disorder (MDD), qualitative and quantitative results show that the proposed GR-SPD-GAN clearly outperforms several state-of-the-art GANs in generating more realistic fMRI-based FC samples. When applied to FC data augmentation for MDD identification, classification models trained on augmented data generated by our approach achieved the largest margin of improvement in classification accuracy among the competing GANs over baselines without data augmentation.
• Abstract（参考訳）: 共分散および相関行列を含む脳機能接続(FC)の一般的な尺度は、円錐形リーマン多様体上の半正定値行列である。 ユークリッド値データ生成において顕著な成功を収めたにもかかわらず、多様体値のFCデータを生成するために標準生成逆数ネットワーク(GAN)を使用することは、その固有のSPD構造を無視し、したがって実FCにおけるエッジの相互関連性を無視する。 本研究では,大域的なFC構造を保存可能なSPD多様体上でのFCデータ生成のための新しいグラフ正規化型条件付きWasserstein GAN(GR-SPD-GAN)を提案する。 具体的には,実データと生成されたspdデータ間の一般化されたwasserstein距離を,クラスラベルを条件とした敵対的トレーニングにより最適化する。 生成されたジェネレータは、脳障害や健康管理など、脳ネットワークの様々なクラスに関連する新しいSPD値のFC行列を合成することができる。 さらに,SPD多様体とその接空間について,さらに人口グラフに基づく正規化項を導入し,実データにおけるFCパターンのオブジェクト間類似性を尊重することを奨励する。 また、モード崩壊を回避し、より安定したGANトレーニングを生成する。 大うつ病(MDD)の静止状態機能的MRI(fMRI)データを定量的に評価した結果、GR-SPD-GANは、より現実的なfMRIベースのFCサンプルを生成する上で、いくつかの最先端のGANよりも明らかに優れていることが示された。 MDD識別のためのFCデータ拡張に適用した場合,本手法により得られた拡張データに基づいて学習した分類モデルは,データ拡張を伴わないベースライン上でのGAN間の分類精度を最大に向上させることができた。

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