論文の概要: Transformer-Based Hierarchical Clustering for Brain Network Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.04142v1
• Date: Sat, 6 May 2023 22:14:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-09 17:31:16.531731
• Title: Transformer-Based Hierarchical Clustering for Brain Network Analysis
• Title（参考訳）: トランスフォーマチッククラスタリングによる脳ネットワーク解析
• Authors: Wei Dai, Hejie Cui, Xuan Kan, Ying Guo, Sanne van Rooij, Carl Yang
• Abstract要約: 本稿では,階層型クラスタ同定と脳ネットワーク分類のための新しい解釈可能なトランスフォーマーモデルを提案する。 階層的クラスタリング(hierarchical clustering)の助けを借りて、このモデルは精度の向上と実行時の複雑性の低減を実現し、脳領域の機能的構造に関する明確な洞察を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.239896897835191
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Brain networks, graphical models such as those constructed from MRI, have been widely used in pathological prediction and analysis of brain functions. Within the complex brain system, differences in neuronal connection strengths parcellate the brain into various functional modules (network communities), which are critical for brain analysis. However, identifying such communities within the brain has been a nontrivial issue due to the complexity of neuronal interactions. In this work, we propose a novel interpretable transformer-based model for joint hierarchical cluster identification and brain network classification. Extensive experimental results on real-world brain network datasets show that with the help of hierarchical clustering, the model achieves increased accuracy and reduced runtime complexity while providing plausible insight into the functional organization of brain regions. The implementation is available at https://github.com/DDVD233/THC.
• Abstract（参考訳）: MRIなどのグラフィカルモデルである脳ネットワークは、脳機能の病理学的予測と解析に広く用いられている。 複雑な脳系では、神経結合の強さの違いが脳を様々な機能的モジュール(ネットワーク・コミュニティ)に分割し、脳分析に不可欠である。 しかし、脳内のそのようなコミュニティを特定することは、神経相互作用の複雑さのため、非常に簡単な問題である。 本研究では, 階層クラスタ同定と脳ネットワーク分類のための新しい解釈可能なトランスフォーマーモデルを提案する。 実世界の脳ネットワークデータセットの大規模な実験結果から、階層的クラスタリングの助けを借りて、このモデルは、脳領域の機能的構造に関するもっともらしい洞察を提供しながら、精度の向上と実行時の複雑さの低減を実現している。 実装はhttps://github.com/DDVD233/THCで公開されている。

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