論文の概要: NeuroGraph: Benchmarks for Graph Machine Learning in Brain Connectomics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.06202v3
- Date: Wed, 22 Nov 2023 00:57:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-23 18:51:59.935194
- 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。
行動的特徴と認知的特徴の複数のカテゴリを予測するための実用性を実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.294767093317404
- 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 has been challenging due to the expansive number of
potential preprocessing pipelines and the large parameter search space for
graph-based dataset construction. In this paper, we introduce NeuroGraph, a
collection of graph-based neuroimaging datasets, and demonstrated its utility
for predicting multiple categories of behavioral and cognitive traits. We delve
deeply into the dataset generation search space by crafting 35 datasets that
encompass static and dynamic brain connectivity, running in excess of 15
baseline methods for benchmarking. Additionally, we provide generic frameworks
for learning on both static and dynamic 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 analysis, we offer a comprehensive
open-source Python package that includes the benchmark datasets, baseline
implementations, model training, and standard evaluation.
- 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、これらの手法をニューロイメージング領域に変換することは、潜在的な前処理パイプラインの数の拡大とグラフベースのデータセット構築のための大きなパラメータ探索空間のために困難である。
本稿では,グラフに基づく神経画像データセットのコレクションであるneurographを導入し,行動特性と認知特性の複数のカテゴリの予測にその有用性を示した。
静的および動的脳接続を包含する35のデータセットを作成し、ベンチマークのために15以上のベースラインメソッドを実行することで、データセット生成の検索空間を深く掘り下げる。
さらに静的グラフと動的グラフの両方で学習するための汎用フレームワークも提供します。
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解析のさらなる進歩を促進するために、ベンチマークデータセット、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のpythonパッケージを提供する。
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