論文の概要: Multi-modal Multi-kernel Graph Learning for Autism Prediction and
Biomarker Discovery
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.03388v1
- Date: Fri, 3 Mar 2023 07:09:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-08 17:49:22.936672
- Title: Multi-modal Multi-kernel Graph Learning for Autism Prediction and
Biomarker Discovery
- Title（参考訳）: 自閉症予測とバイオマーカー発見のためのマルチモーダルマルチカーネルグラフ学習
- Authors: Junbin Mao, Jin Liu, Hanhe Lin, Hulin Kuang and Yi Pan
- Abstract要約: グラフ学習に基づくマルチモーダル統合と分類は、疾患予測において最も困難な障害の一つである。
これらの欠点を克服するためにMMKGL(Multi-modal Multi- Kernel Graph Learning)を提案する。
本手法は,Autism Brain Imaging Data Exchange (ABIDE) データセットを用いて評価し,最先端の手法よりも優れている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.032214049313819
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Multi-modal integration and classification based on graph learning is among
the most challenging obstacles in disease prediction due to its complexity.
Several recent works on the basis of attentional mechanisms have been proposed
to disentangle the problem of multi-modal integration. However, there are
certain limitations to these techniques. Primarily, these works focus on
explicitly integrating at the feature level using weight scores, which cannot
effectively address the negative impact between modalities. Next, a majority of
them utilize single-sized filters to extract graph features, ignoring the
heterogeneous information over graphs. To overcome these drawbacks, we propose
MMKGL (Multi-modal Multi-Kernel Graph Learning). For the problem of negative
impact between modalities, we use the multi-modal graph embedding module to
construct a multi-modal graph. Different from the traditional manual
construction of static graphs, a separate graph is generated for each modality
by graph adaptive learning, where a function graph and a supervision graph are
introduced for optimiztion during the multi-graph fusion embedding process. We
then apply the multi-kernel graph learning module to extract heterogeneous
information from the multi-modal graph. The information in the multi-modal
graph at different levels is aggregated by convolutional kernels with different
receptive field sizes, followed by generating a cross-kernel discovery tensor
for disease prediction. Our method is evaluated on the benchmark Autism Brain
Imaging Data Exchange (ABIDE) dataset and outperforms the state-of-the-art
methods. In addition, discriminative brain regions associated with autism are
identified by our model, providing guidance for the study of autism pathology.
- Abstract（参考訳）: グラフ学習に基づくマルチモーダル統合と分類は、その複雑さのため、疾患予測において最も難しい障害である。
マルチモーダル統合の問題を解消するための注意機構に基づく最近の研究がいくつか提案されている。
しかし、これらの技術には一定の制限がある。
主にこれらの作業は、重みスコアを使用して機能レベルで明示的に統合することにフォーカスしており、モダリティ間の負の影響を効果的に解決できない。
次に、その大半はグラフ上の異種情報を無視して、グラフの特徴を抽出するために単一サイズのフィルタを使用する。
これらの欠点を克服するために,MMKGL(Multi-modal Multi-Kernel Graph Learning)を提案する。
モダリティ間の負の影響の問題に対して,マルチモーダルグラフ埋め込みモジュールを用いてマルチモーダルグラフを構築する。
静的グラフの従来の手動構成とは異なり、グラフ適応学習により各モーダルに対して個別のグラフを生成し、多グラフ融合埋め込み過程において関数グラフと監督グラフを最適化するために導入する。
次に,マルチカーネルグラフ学習モジュールを用いて,マルチモーダルグラフから異種情報を抽出する。
異なるレベルのマルチモーダルグラフの情報は、異なる受容フィールドサイズを持つ畳み込みカーネルによって集約され、続いて、疾患予測のためのクロスカーネル発見テンソルを生成する。
本手法は,Autism Brain Imaging Data Exchange (ABIDE) データセットを用いて評価し,最先端の手法よりも優れている。
また,自閉症に関連する差別的脳領域を本モデルにより同定し,自閉症の病態研究の指針を提供する。
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