論文の概要: Community-Aware Transformer for Autism Prediction in fMRI Connectome
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.10181v1
- Date: Sat, 24 Jun 2023 23:52:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-23 11:35:45.791737
- Title: Community-Aware Transformer for Autism Prediction in fMRI Connectome
- Title（参考訳）: fMRIコネクトームにおける自閉症予測のためのコミュニティ対応トランス
- Authors: Anushree Bannadabhavi and Soojin Lee and Wenlong Deng and Xiaoxiao Li
- Abstract要約: Com-BrainTFは、ASD予測タスクのためのコミュニティ内およびコミュニティ間ノード埋め込みを学習する階層的なローカル・グローバル・トランスフォーマーアーキテクチャである。
我々のモデルは、ABIDEデータセット上での最先端(SOTA)アーキテクチャよりも優れており、アテンションモジュールから明らかな高い解釈可能性を持っている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.433556885503243
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Autism spectrum disorder(ASD) is a lifelong neurodevelopmental condition that
affects social communication and behavior. Investigating functional magnetic
resonance imaging (fMRI)-based brain functional connectome can aid in the
understanding and diagnosis of ASD, leading to more effective treatments. The
brain is modeled as a network of brain Regions of Interest (ROIs), and ROIs
form communities and knowledge of these communities is crucial for ASD
diagnosis. On the one hand, Transformer-based models have proven to be highly
effective across several tasks, including fMRI connectome analysis to learn
useful representations of ROIs. On the other hand, existing transformer-based
models treat all ROIs equally and overlook the impact of community-specific
associations when learning node embeddings. To fill this gap, we propose a
novel method, Com-BrainTF, a hierarchical local-global transformer architecture
that learns intra and inter-community aware node embeddings for ASD prediction
task. Furthermore, we avoid over-parameterization by sharing the local
transformer parameters for different communities but optimize unique learnable
prompt tokens for each community. Our model outperforms state-of-the-art (SOTA)
architecture on ABIDE dataset and has high interpretability, evident from the
attention module. Our code is available at
https://github.com/ubc-tea/Com-BrainTF.
- Abstract（参考訳）: 自閉症スペクトラム障害(Autism spectrum disorder、ASD)は、社会コミュニケーションや行動に影響を与える生涯にわたる神経発達状態である。
機能的磁気共鳴イメージング(fMRI)に基づく脳機能コネクトームの探索は、ASDの理解と診断に役立ち、より効果的な治療につながる。
脳は関心領域(ROI)のネットワークとしてモデル化されており、ROIはコミュニティを形成し、これらのコミュニティの知識はASD診断に不可欠である。
一方、Transformerベースのモデルは、ROIの有用な表現を学ぶためのfMRIコネクトーム分析など、いくつかのタスクにおいて非常に効果的であることが証明されている。
一方、既存のトランスフォーマーベースのモデルは全てのROIを等しく扱い、ノード埋め込みを学習する際にコミュニティ固有の関連性の影響を見落としている。
このギャップを埋めるために,ASD予測タスクのためのコミュニティ内およびコミュニティ間ノード埋め込みを学習する階層型ローカル・グローバル・トランスフォーマーアーキテクチャであるCom-BrainTFを提案する。
さらに,局所的トランスフォーマーパラメータを異なるコミュニティで共有することで過剰パラメータ化を回避し,コミュニティ毎にユニークな学習可能なプロンプトトークンを最適化する。
我々のモデルは、ABIDEデータセット上での最先端(SOTA)アーキテクチャよりも優れており、注目モジュールから明らかな高い解釈性を有する。
私たちのコードはhttps://github.com/ubc-tea/com-braintfで利用可能です。
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