論文の概要: Edge-aware Hard Clustering Graph Pooling for Brain Imaging Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.11909v4
- Date: Wed, 13 Sep 2023 13:32:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-14 17:23:15.918194
- Title: Edge-aware Hard Clustering Graph Pooling for Brain Imaging Data
- Title（参考訳）: 脳画像データのためのエッジ対応ハードクラスタリンググラフポーリング
- Authors: Cheng Zhu, Jiayi Zhu, Lijuan Zhang, Xi Wu, Shuqi Yang, Ping Liang,
Honghan Chen, Ying Tan
- Abstract要約: グラフ畳み込みネットワーク(GCN)は、異なる脳領域間の非ユークリッド空間依存性を捉えることができる。
GCNにおけるグラフプーリング演算子は、表現学習能力を高め、異常な脳地図を取得するための鍵となる。
本研究では,多次元エッジ特徴を最初にサポートするクラスタリンググラフプーリング法を開発した。
この手法は、データ駆動の観点から異なるタイプの機能的脳ネットワークを探索する可能性を秘めている最初のディープラーニングツールであると考えている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.425787611090778
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Graph Convolutional Networks (GCNs) can capture non-Euclidean spatial
dependence between different brain regions, and the graph pooling operator in
GCNs is key to enhancing the representation learning capability and acquiring
abnormal brain maps. However, the majority of existing research designs graph
pooling operators only from the perspective of nodes while disregarding the
original edge features, in a way that not only confines graph pooling
application scenarios, but also diminishes its ability to capture critical
substructures. In this study, a clustering graph pooling method that first
supports multidimensional edge features, called Edge-aware hard clustering
graph pooling (EHCPool), is developed. EHCPool proposes the first
'Edge-to-node' score evaluation criterion based on edge features to assess node
feature significance. To more effectively capture the critical subgraphs, a
novel Iteration n-top strategy is further designed to adaptively learn sparse
hard clustering assignments for graphs. Subsequently, an innovative N-E
Aggregation strategy is presented to aggregate node and edge feature
information in each independent subgraph. The proposed model was evaluated on
multi-site brain imaging public datasets and yielded state-of-the-art
performance. We believe this method is the first deep learning tool with the
potential to probe different types of abnormal functional brain networks from
data-driven perspective. Core code is at: https://github.com/swfen/EHCPool.
- Abstract（参考訳）: グラフ畳み込みネットワーク(GCN)は、異なる脳領域間の非ユークリッド空間依存性を捉えることができ、GCNにおけるグラフプーリング演算子は、表現学習能力を高め、異常な脳地図を取得する鍵となる。
しかしながら、既存の研究設計の大半は、グラフプーリングアプリケーションのシナリオを限定するだけでなく、重要なサブストラクチャをキャプチャする能力を低下させる方法で、元のエッジ機能を無視しながら、ノードの観点からのみグラフプーリング演算子を設計している。
本研究では,エッジ対応ハードクラスタリンググラフプーリング(EHCPool)と呼ばれる,多次元エッジ機能を最初にサポートするクラスタリンググラフプーリング法を開発した。
EHCPoolは、エッジ特徴に基づく最初の'Edge-to-node'スコア評価基準を提案し、ノード特徴の意義を評価する。
クリティカルな部分グラフをより効果的に捉えるために、グラフのスパースハードクラスタリング割り当てを適応的に学習するように、新しいイテレーションnトップ戦略も設計されている。
その後、各独立部分グラフの集約ノードとエッジ特徴情報に対して、革新的なN-E集約戦略を示す。
提案モデルは,多地点脳イメージングデータを用いて評価し,最新性能を得た。
この手法は、データ駆動の観点から異なるタイプの機能的脳ネットワークを探索する可能性を秘めている最初のディープラーニングツールであると考えている。
コアコードはhttps://github.com/swfen/ehcpool。
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