論文の概要: NeuroGraph: Benchmarks for Graph Machine Learning in Brain Connectomics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.06202v1
- Date: Fri, 9 Jun 2023 19:10:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-13 20:33:12.904023
- Title: NeuroGraph: Benchmarks for Graph Machine Learning in Brain Connectomics
- Title（参考訳）: NeuroGraph:脳コネクトロミクスにおけるグラフ機械学習のベンチマーク
- Authors: Anwar Said, Roza G. Bayrak, Tyler Derr, Mudassir Shabbir, Daniel
Moyer, Catie Chang, Xenofon Koutsoukos
- Abstract要約: グラフベースのニューロイメージングデータセットのコレクションであるNeuroGraphを紹介する。
静的グラフだけでなく、動的に学習するための汎用フレームワークも提供しています。
グラフベースのデータ駆動型ニューロイメージングのさらなる進歩を促進するため、我々は包括的オープンソースPythonパッケージを提供しています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.200144455279343
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Machine learning provides a valuable tool for analyzing high-dimensional
functional neuroimaging data, and is proving effective in predicting various
neurological conditions, psychiatric disorders, and cognitive patterns. In
functional Magnetic Resonance Imaging (MRI) research, interactions between
brain regions are commonly modeled using graph-based representations. The
potency of graph machine learning methods has been established across myriad
domains, marking a transformative step in data interpretation and predictive
modeling. Yet, despite their promise, the transposition of these techniques to
the neuroimaging domain remains surprisingly under-explored due to the
expansive preprocessing pipeline and large parameter search space for
graph-based datasets construction. In this paper, we introduce NeuroGraph, a
collection of graph-based neuroimaging datasets that span multiple categories
of behavioral and cognitive traits. We delve deeply into the dataset generation
search space by crafting 35 datasets within both static and dynamic contexts,
running in excess of 15 baseline methods for benchmarking. Additionally, we
provide generic frameworks for learning on dynamic as well as static graphs.
Our extensive experiments lead to several key observations. Notably, using
correlation vectors as node features, incorporating larger number of regions of
interest, and employing sparser graphs lead to improved performance. To foster
further advancements in graph-based data driven Neuroimaging, we offer a
comprehensive open source Python package that includes the datasets, baseline
implementations, model training, and standard evaluation. The package is
publicly accessible at https://anwar-said.github.io/anwarsaid/neurograph.html .
- Abstract（参考訳）: 機械学習は高次元機能的神経画像データを分析する貴重なツールであり、様々な神経疾患、精神疾患、認知パターンを予測するのに効果的である。
機能的磁気共鳴イメージング(MRI)研究において、脳領域間の相互作用はグラフベースの表現を用いて一般的にモデル化される。
グラフ機械学習手法の有効性は、データ解釈と予測モデリングにおける変換ステップを象徴する、無数の領域にまたがって確立されている。
しかし、これらの手法のニューロイメージング領域への変換は、その将来性にもかかわらず、グラフベースのデータセット構築のための拡張前処理パイプラインと大きなパラメータ探索スペースのために驚くほど過小評価されている。
本稿では,行動特性と認知特性の複数のカテゴリにまたがる,グラフベースの神経画像データセットのコレクションであるneurographを提案する。
静的コンテキストと動的コンテキストの両方で35のデータセットを作成し、ベンチマークのための15のベースラインメソッドを実行することで、データセット生成検索スペースを深く掘り下げています。
さらに、静的グラフだけでなく動的にも学習するための汎用フレームワークも提供しています。
私たちの広範な実験は、いくつかの重要な観測につながります。
特に、相関ベクトルをノードの特徴として使用し、より多くの関心領域を取り入れ、スパーザーグラフを使用すると、パフォーマンスが向上する。
グラフベースのデータ駆動ニューロイメージングのさらなる進歩を促進するため、データセット、ベースライン実装、モデルトレーニング、標準評価を含む、包括的なオープンソースPythonパッケージを提供しています。
このパッケージはhttps://anwar-said.github.io/anwarsaid/neurograph.htmlで公開されている。
関連論文リスト
- Graph Neural Networks for Brain Graph Learning: A Survey [53.74244221027981]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ構造化データのマイニングにおいて大きな優位性を示している。
脳障害解析のための脳グラフ表現を学習するGNNが最近注目を集めている。
本稿では,GNNを利用した脳グラフ学習の成果をレビューすることで,このギャップを埋めることを目的としている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-01T02:47:39Z) - Graph Neural Operators for Classification of Spatial Transcriptomics
Data [1.408706290287121]
マウス脳組織サンプルにおける脳領域の予測に対する神経オペレーターの適用の有効性を検証するために,様々なグラフニューラルネットワークアプローチを取り入れた研究を提案する。
グラフニューラルネットワークのアプローチでは,F1スコアが72%近く向上し,すべてのベースラインやグラフネットワークのアプローチを上回った。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-01T18:32:06Z) - 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) - DynDepNet: Learning Time-Varying Dependency Structures from fMRI Data
via Dynamic Graph Structure Learning [58.94034282469377]
下流予測タスクによって誘導されるfMRIデータの最適時間変化依存性構造を学習する新しい手法であるDynDepNetを提案する。
実世界のfMRIデータセットの実験は、性別分類のタスクにおいて、DynDepNetが最先端の結果を達成することを実証している。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-27T16:32:11Z) - Contrastive Brain Network Learning via Hierarchical Signed Graph Pooling
Model [64.29487107585665]
脳機能ネットワーク上のグラフ表現学習技術は、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容易にする。
本稿では,脳機能ネットワークからグラフレベル表現を抽出する階層型グラフ表現学習モデルを提案する。
また、モデルの性能をさらに向上させるために、機能的脳ネットワークデータをコントラスト学習のために拡張する新たな戦略を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-14T20:03:52Z) - Hyperbolic Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications [55.5502008501764]
グラフニューラルネットワークは、従来のニューラルネットワークをグラフ構造化データに一般化する。
グラフ関連学習におけるユークリッドモデルの性能は、ユークリッド幾何学の表現能力によって依然として制限されている。
近年,木のような構造を持つグラフデータ処理や,ゆるい分布の処理において,双曲空間が人気が高まっている。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-28T15:08:48Z) - Self-Supervised Graph Representation Learning for Neuronal Morphologies [75.38832711445421]
ラベルのないデータセットから3次元神経形態の低次元表現を学習するためのデータ駆動型アプローチであるGraphDINOを提案する。
2つの異なる種と複数の脳領域において、この方法では、専門家による手動の特徴に基づく分類と同程度に形態学的細胞型クラスタリングが得られることを示す。
提案手法は,大規模データセットにおける新しい形態的特徴や細胞型の発見を可能にする可能性がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-23T12:17:47Z) - Dynamic Adaptive Spatio-temporal Graph Convolution for fMRI Modelling [0.0]
本稿では,動的適応時間グラフ畳み込み(DASTGCN)モデルを提案する。
提案手法により,レイヤワイドグラフ構造学習モジュールによる脳領域間の動的接続のエンドツーエンド推論が可能となる。
我々は,安静時機能スキャンを用いて,英国ビオバンクのパイプラインを年齢・性別分類タスクとして評価した。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-26T07:19:47Z) - Whole Brain Vessel Graphs: A Dataset and Benchmark for Graph Learning
and Neuroscience (VesselGraph) [3.846749674808336]
本稿では,特定の画像プロトコルに基づく脳血管グラフの拡張可能なデータセットを提案する。
我々は,血管予測と血管分類の生物学的タスクについて,最先端のグラフ学習アルゴリズムを多数ベンチマークした。
我々の研究は、神経科学の分野におけるグラフ学習研究の進展への道を開いた。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-08-30T13:40:48Z) - Deep Hypergraph U-Net for Brain Graph Embedding and Classification [0.0]
ネットワーク神経科学は、ネットワーク(またはコネクトーム)で表されるシステムとして脳を調べる
データサンプルの低次元埋め込みを学習するためにハイパーグラフ構造を利用した新しいデータ埋め込みフレームワークHypergraph U-Netを提案する。
自閉症および認知症患者の形態的・機能的脳ネットワークを含む,小規模・大規模異種脳コネクトームデータセットについて検討した。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-08-30T08:15:18Z)
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。