論文の概要: Adaptive Gated Graph Convolutional Network for Explainable Diagnosis of Alzheimer's Disease using EEG Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.05874v3
• Date: Wed, 27 Sep 2023 13:58:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-28 19:29:31.536345
• Title: Adaptive Gated Graph Convolutional Network for Explainable Diagnosis of Alzheimer's Disease using EEG Data
• Title（参考訳）: 脳波データを用いたアルツハイマー病の説明可能な診断のための適応的グラフ畳み込みネットワーク
• Authors: Dominik Klepl, Fei He, Min Wu, Daniel J. Blackburn, Ptolemaios G. Sarrigiannis
• Abstract要約: 本稿では,適応ゲートグラフ畳み込みネットワーク(AGGCN)を提案する。 AGGCNは、畳み込みに基づくノード特徴増強と相関に基づくパワースペクトル密度類似度の尺度を組み合わせることで、グラフ構造を適応的に学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.601125513491835
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Graph neural network (GNN) models are increasingly being used for the classification of electroencephalography (EEG) data. However, GNN-based diagnosis of neurological disorders, such as Alzheimer's disease (AD), remains a relatively unexplored area of research. Previous studies have relied on functional connectivity methods to infer brain graph structures and used simple GNN architectures for the diagnosis of AD. In this work, we propose a novel adaptive gated graph convolutional network (AGGCN) that can provide explainable predictions. AGGCN adaptively learns graph structures by combining convolution-based node feature enhancement with a correlation-based measure of power spectral density similarity. Furthermore, the gated graph convolution can dynamically weigh the contribution of various spatial scales. The proposed model achieves high accuracy in both eyes-closed and eyes-open conditions, indicating the stability of learned representations. Finally, we demonstrate that the proposed AGGCN model generates consistent explanations of its predictions that might be relevant for further study of AD-related alterations of brain networks.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)モデルは、脳波(EEG)データの分類にますます使われている。 しかし、GNNによるアルツハイマー病(AD)などの神経疾患の診断は、いまだに未発見の分野である。 従来の研究は、脳グラフ構造を推測するための機能的接続法に依存しており、ADの診断に単純なGNNアーキテクチャを使用している。 本研究では,新しい適応ゲート型グラフ畳み込みネットワーク(aggcn)を提案する。 AGGCNは、畳み込みに基づくノード特徴増強と相関に基づくパワースペクトル密度類似度の尺度を組み合わせることで、グラフ構造を適応的に学習する。 さらに、ゲートグラフ畳み込みは、様々な空間スケールの寄与を動的に評価することができる。 提案モデルは眼閉鎖状態と眼開放状態の両方において高い精度を実現し, 学習表現の安定性を示す。 最後に,提案するaggcnモデルが,脳ネットワークのad関連変化のさらなる研究に寄与するであろう予測の一貫した説明を生成することを実証する。

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