論文の概要: A Deep Probabilistic Spatiotemporal Framework for Dynamic Graph Representation Learning with Application to Brain Disorder Identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.07243v1
• Date: Tue, 14 Feb 2023 18:42:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-15 14:30:33.325738
• Title: A Deep Probabilistic Spatiotemporal Framework for Dynamic Graph Representation Learning with Application to Brain Disorder Identification
• Title（参考訳）: 動的グラフ表現学習のための深い確率的時空間フレームワークと脳障害同定への応用
• Authors: Junn Yong Loo, Sin-Yee Yap, Fuad Noman, Raphael CW Phan, Chee-Ming Ting
• Abstract要約: 自閉症スペクトラム障害(ASD)識別のための動的脳内FCネットワークのトポロジカル構造を学習するための深い確率的枠組みが提案されている。 提案するフレームワークは,動的FCネットワークをまたいだリッチテンポラルパターンを捕捉する空間認識型リカレントニューラルネットワークと,学習したパターンを対象レベルの分類に活用する完全適合型ニューラルネットワークを備えている。 静止状態機能型磁気共鳴画像データセットの評価により,ASDの同定において,我々のフレームワークは最先端の手法よりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.701251840474303
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent applications of pattern recognition techniques on brain connectome classification using functional connectivity (FC) neglect the non-Euclidean topology and causal dynamics of brain connectivity across time. In this paper, a deep probabilistic spatiotemporal framework developed based on variational Bayes (DSVB) is proposed to learn time-varying topological structures in dynamic brain FC networks for autism spectrum disorder (ASD) identification. The proposed framework incorporates a spatial-aware recurrent neural network to capture rich spatiotemporal patterns across dynamic FC networks, followed by a fully-connected neural network to exploit these learned patterns for subject-level classification. To overcome model overfitting on limited training datasets, an adversarial training strategy is introduced to learn graph embedding models that generalize well to unseen brain networks. Evaluation on the ABIDE resting-state functional magnetic resonance imaging dataset shows that our proposed framework significantly outperformed state-of-the-art methods in identifying ASD. Dynamic FC analyses with DSVB learned embeddings reveal apparent group difference between ASD and healthy controls in network profiles and switching dynamics of brain states.
• Abstract（参考訳）: 機能的接続(FC)を用いた脳コネクトーム分類におけるパターン認識手法の最近の応用は,脳コネクトームの非ユークリッドトポロジーや因果ダイナミクスを無視している。 本稿では,自閉症スペクトラム障害(asd)に対する動的脳fcネットワークの時間変化トポロジー構造を学習するために,変分ベイズ(dsvb)に基づく深部確率的時空間的枠組みを提案する。 提案手法では,空間認識型リカレントニューラルネットワークを用いて,動的fcネットワークにまたがるリッチな時空間パターンをキャプチャし,その学習パターンを主題レベルの分類に活用する。 限られたトレーニングデータセットに対するモデル過適合を克服するために、未知の脳ネットワークにうまく一般化するグラフ埋め込みモデルを学ぶために、敵のトレーニング戦略を導入する。 ABIDE静止状態機能型磁気共鳴画像データセットの評価により,提案手法はASDの同定における最先端手法よりも優れていた。 dsvbを用いた動的fc解析により、ネットワークプロファイルと脳状態のスイッチングダイナミクスにおけるasdと健全な制御との明らかなグループ差が明らかになった。

関連論文リスト

• Contrastive Learning in Memristor-based Neuromorphic Systems [55.11642177631929]
  スパイクニューラルネットワークは、現代のバックプロパゲーションによって訓練されたディープネットワークに直面する重要な制約の多くを横取りする、ニューロンベースのモデルの重要なファミリーとなっている。 本研究では,前向き・後向き学習のニューロモルフィック形式であるコントラッシブ・シグナル依存型塑性(CSDP)の概念実証を設計し,検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-17T04:48:45Z)
• BrainMAE: A Region-aware Self-supervised Learning Framework for Brain Signals [11.030708270737964]
  本稿では,fMRI時系列データから直接表現を学習するBrain Masked Auto-Encoder(BrainMAE)を提案する。 BrainMAEは、4つの異なる下流タスクにおいて、確立されたベースラインメソッドをかなりのマージンで一貫して上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-24T19:16:24Z)
• Interpretable Spatio-Temporal Embedding for Brain Structural-Effective Network with Ordinary Differential Equation [56.34634121544929]
  本研究では,まず動的因果モデルを用いて脳効果ネットワークを構築する。 次に、STE-ODE(Spatio-Temporal Embedding ODE)と呼ばれる解釈可能なグラフ学習フレームワークを導入する。 このフレームワークは、構造的および効果的なネットワーク間の動的相互作用を捉えることを目的とした、特異的に設計されたノード埋め込み層を含んでいる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-21T20:37:07Z)
• DSAM: A Deep Learning Framework for Analyzing Temporal and Spatial Dynamics in Brain Networks [4.041732967881764]
  ほとんどのrs-fMRI研究は、関心のある脳領域にまたがる単一の静的機能接続行列を計算している。 これらのアプローチは、脳のダイナミクスを単純化し、目の前のゴールを適切に考慮していないリスクがある。 本稿では,時系列から直接ゴール固有の機能的接続行列を学習する,解釈可能な新しいディープラーニングフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-19T23:35:06Z)
• Exploring neural oscillations during speech perception via surrogate gradient spiking neural networks [59.38765771221084]
  本稿では、ディープラーニングフレームワークと互換性があり、スケーラブルな、生理学的にインスパイアされた音声認識アーキテクチャを提案する。 本研究では, 終末から終末までの勾配降下訓練が, 中枢スパイク神経ネットワークにおける神経振動の出現に繋がることを示す。 本研究は, スパイク周波数適応やリカレント接続などのフィードバック機構が, 認識性能を向上させるために, 神経活動の調節と同期に重要な役割を担っていることを明らかにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-22T09:40:07Z)
• Spatial-Temporal DAG Convolutional Networks for End-to-End Joint Effective Connectivity Learning and Resting-State fMRI Classification [42.82118108887965]
  総合的な脳コネクトームの構築は、静止状態fMRI(rs-fMRI)解析において基本的な重要性が証明されている。 我々は脳ネットワークを有向非循環グラフ(DAG)としてモデル化し、脳領域間の直接因果関係を発見する。 本研究では,効率的な接続性を推定し,rs-fMRI時系列を分類するために,時空間DAG畳み込みネットワーク(ST-DAGCN)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-16T04:31:51Z)
• Language Knowledge-Assisted Representation Learning for Skeleton-Based Action Recognition [71.35205097460124]
  人間が他人の行動を理解して認識する方法は、複雑な神経科学の問題である。 LA-GCNは、大規模言語モデル(LLM)知識アシストを用いたグラフ畳み込みネットワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-21T08:29:16Z)
• DBGDGM: Dynamic Brain Graph Deep Generative Model [63.23390833353625]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-26T20:45:30Z)
• Functional2Structural: Cross-Modality Brain Networks Representation Learning [55.24969686433101]
  脳ネットワーク上のグラフマイニングは、臨床表現型および神経変性疾患のための新しいバイオマーカーの発見を促進する可能性がある。 本稿では,Deep Signed Brain Networks (DSBN) と呼ばれる新しいグラフ学習フレームワークを提案する。 臨床表現型および神経変性疾患予測の枠組みを,2つの独立した公開データセットを用いて検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-06T03:45:36Z)
• Spatio-Temporal Graph Convolution for Resting-State fMRI Analysis [11.85489505372321]
  BOLD時系列の短いサブシーケンスに基づいて、時空間グラフ畳み込みネットワーク(ST-GCN)を訓練し、機能接続の非定常特性をモデル化する。 St-GCNはBOLD信号に基づいて性別や年齢を予測する一般的な手法よりもはるかに正確である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-24T01:56:50Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。