論文の概要: DreaMR: Diffusion-driven Counterfactual Explanation for Functional MRI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.09547v1
- Date: Tue, 18 Jul 2023 18:46:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-20 16:26:01.517577
- Title: DreaMR: Diffusion-driven Counterfactual Explanation for Functional MRI
- Title（参考訳）: 拡散駆動型機能MRIのためのDreaMR
- Authors: Hasan Atakan Bedel, Tolga \c{C}ukur
- Abstract要約: 拡散駆動型逆ファクト法であるDreaMRを導入し,高い特異性,妥当性,忠実度でfMRIの解釈を可能にする。
DreaMRは、入力fMRIサンプルの拡散に基づく再サンプリングを行い、下流分類器の決定を変更し、説明のために元のサンプルと反現実的なサンプルの最小差を計算する。
ニューロイメージングデータセットに関する総合的な実験は、fMRIの解釈のための最先端のカウンターファクト法よりも、サンプル生成におけるDreaMRの特異性、忠実性、効率性が優れていることを示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Deep learning analyses have offered sensitivity leaps in detection of
cognitive states from functional MRI (fMRI) measurements across the brain. Yet,
as deep models perform hierarchical nonlinear transformations on their input,
interpreting the association between brain responses and cognitive states is
challenging. Among common explanation approaches for deep fMRI classifiers,
attribution methods show poor specificity and perturbation methods show limited
plausibility. While counterfactual generation promises to address these
limitations, previous methods use variational or adversarial priors that yield
suboptimal sample fidelity. Here, we introduce the first diffusion-driven
counterfactual method, DreaMR, to enable fMRI interpretation with high
specificity, plausibility and fidelity. DreaMR performs diffusion-based
resampling of an input fMRI sample to alter the decision of a downstream
classifier, and then computes the minimal difference between the original and
counterfactual samples for explanation. Unlike conventional diffusion methods,
DreaMR leverages a novel fractional multi-phase-distilled diffusion prior to
improve sampling efficiency without compromising fidelity, and it employs a
transformer architecture to account for long-range spatiotemporal context in
fMRI scans. Comprehensive experiments on neuroimaging datasets demonstrate the
superior specificity, fidelity and efficiency of DreaMR in sample generation
over state-of-the-art counterfactual methods for fMRI interpretation.
- Abstract（参考訳）: 深層学習分析は、脳全体にわたる機能的MRI(fMRI)測定から認知状態の検出に敏感な飛躍をもたらした。
しかし、深層モデルが入力に対して階層的非線形変換を行うため、脳の反応と認知状態の関係を解釈することは困難である。
深達度fmri分類器の一般的な説明手法では、帰属法は特異性が低く、摂動法は限定的である。
反事実生成はこれらの制限に対処することを約束するが、以前の手法では、最適なサンプルの忠実度をもたらす変動または逆の先行値を使用する。
本稿では,拡散駆動型逆ファクト法であるDreaMRを導入し,高い特異性,妥当性,忠実度でfMRIの解釈を可能にする。
DreaMRは、入力fMRIサンプルの拡散に基づく再サンプリングを行い、下流分類器の決定を変更し、説明のために元のサンプルと反実例の最小差を計算する。
従来の拡散法とは異なり、DreaMRはサンプリング効率を向上させるために新しい分数的多相蒸留拡散を利用しており、fMRIスキャンの長時間時空間を考慮したトランスフォーマーアーキテクチャを採用している。
ニューロイメージングデータセットに関する総合的な実験は、fMRIの解釈のための最先端のカウンターファクト法よりも、サンプル生成におけるDreaMRの特異性、忠実性、効率性が優れていることを示した。
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