論文の概要: DBGDGM: Dynamic Brain Graph Deep Generative Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.11408v1
• Date: Thu, 26 Jan 2023 20:45:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-30 17:17:57.287715
• Title: DBGDGM: Dynamic Brain Graph Deep Generative Model
• Title（参考訳）: DBGDGM: 動的脳グラフ深部生成モデル
• Authors: Alexander Campbell, Simeon Spasov, Nicola Toschi, Pietro Lio
• Abstract要約: グラフは機能的磁気画像(fMRI)データから得られる脳活動の自然な表現である。 機能的接続ネットワーク(FCN)として知られる解剖学的脳領域のクラスターは、脳の機能や機能不全を理解するのに有用なバイオマーカーとなる時間的関係を符号化することが知られている。 しかし、以前の研究は脳の時間的ダイナミクスを無視し、静的グラフに焦点を当てていた。 本稿では,脳の領域を時間的に進化するコミュニティにクラスタリングし,非教師なしノードの動的埋め込みを学習する動的脳グラフ深部生成モデル(DBGDGM)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.23390833353625
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Graphs are a natural representation of brain activity derived from functional magnetic imaging (fMRI) data. It is well known that clusters of anatomical brain regions, known as functional connectivity networks (FCNs), encode temporal relationships which can serve as useful biomarkers for understanding brain function and dysfunction. Previous works, however, ignore the temporal dynamics of the brain and focus on static graphs. In this paper, we propose a dynamic brain graph deep generative model (DBGDGM) which simultaneously clusters brain regions into temporally evolving communities and learns dynamic unsupervised node embeddings. Specifically, DBGDGM represents brain graph nodes as embeddings sampled from a distribution over communities that evolve over time. We parameterise this community distribution using neural networks that learn from subject and node embeddings as well as past community assignments. Experiments demonstrate DBGDGM outperforms baselines in graph generation, dynamic link prediction, and is comparable for graph classification. Finally, an analysis of the learnt community distributions reveals overlap with known FCNs reported in neuroscience literature.
• Abstract（参考訳）: グラフは機能的磁気画像(fMRI)データから得られる脳活動の自然な表現である。 機能的接続ネットワーク(FCN)として知られる解剖学的脳領域のクラスターは、脳の機能や機能不全を理解するのに有用なバイオマーカーとなる時間的関係を符号化することが知られている。 しかし、以前の研究は脳の時間的ダイナミクスを無視し、静的グラフに焦点を当てていた。 本稿では,脳の領域を時間的に進化するコミュニティにクラスタリングし,非教師なしノードの動的埋め込みを学習する動的脳グラフ深部生成モデル(DBGDGM)を提案する。 具体的には、DBGDGMは、時間とともに進化するコミュニティ上の分布からサンプリングされた脳グラフノードを表す。 対象とノードの埋め込みから学習するニューラルネットワークと,過去のコミュニティ割り当てを用いて,このコミュニティ分布をパラメータ化する。 実験では、DBGDGMはグラフ生成、動的リンク予測においてベースラインよりも優れており、グラフ分類に匹敵する。 最後に、学習したコミュニティ分布の分析は、神経科学の文献で報告されている既知のFCNと重複している。

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