論文の概要: Multi-modal Multi-kernel Graph Learning for Autism Prediction and Biomarker Discovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.03388v2
• Date: Sun, 9 Apr 2023 05:29:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-11 20:36:32.821121
• 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, Shirui Pan and Yi Pan
• Abstract要約: 本稿では,マルチモーダル統合の過程におけるモダリティ間の負の影響を相殺し,グラフから異種情報を抽出する手法を提案する。 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。 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.790200009136825
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Due to its complexity, graph learning-based multi-modal integration and classification is one of the most challenging obstacles for disease prediction. To effectively offset the negative impact between modalities in the process of multi-modal integration and extract heterogeneous information from graphs, we propose a novel method called MMKGL (Multi-modal Multi-Kernel Graph Learning). For the problem of negative impact between modalities, we propose a multi-modal graph embedding module to construct a multi-modal graph. Different from conventional methods that manually construct static graphs for all modalities, each modality generates a separate graph by adaptive learning, where a function graph and a supervision graph are introduced for optimization during the multi-graph fusion embedding process. We then propose a 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）: その複雑さのため、グラフ学習に基づくマルチモーダル統合と分類は、疾患予測の最も困難な障害の1つである。 マルチモーダル統合の過程におけるモダリティ間の負の影響を効果的に相殺するために,MMKGL(Multi-modal Multi-Kernel Graph Learning)と呼ばれる新しい手法を提案する。 モーダル性間の負の影響の問題を解くため,マルチモーダルグラフを構成するマルチモーダルグラフ埋め込みモジュールを提案する。 全てのモダリティに対して静的グラフを手動で構築する従来の方法とは異なり、各モダリティは適応学習によって個別のグラフを生成する。 次に,マルチモーダルグラフから異種情報を抽出するマルチカーネルグラフ学習モジュールを提案する。 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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