論文の概要: TiBGL: Template-induced Brain Graph Learning for Functional Neuroimaging Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.07947v1
• Date: Thu, 14 Sep 2023 15:17:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-18 17:05:07.589185
• Title: TiBGL: Template-induced Brain Graph Learning for Functional Neuroimaging Analysis
• Title（参考訳）: TiBGL: テンプレートによる脳グラフ学習による機能的神経画像解析
• Authors: Xiangzhu Meng, Wei Wei, Qiang Liu, Shu Wu, Liang Wang
• Abstract要約: 本稿ではテンプレート誘発脳グラフ学習(TiBGL)と呼ばれる新しい脳グラフ学習フレームワークを提案する。 TiBGLには識別能力と解釈能力がある。 3つの実世界のデータセットによる実験結果から,提案したTiBGLは,9つの最先端手法と比較して優れた性能が得られることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.23929515170454
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In recent years, functional magnetic resonance imaging has emerged as a powerful tool for investigating the human brain's functional connectivity networks. Related studies demonstrate that functional connectivity networks in the human brain can help to improve the efficiency of diagnosing neurological disorders. However, there still exist two challenges that limit the progress of functional neuroimaging. Firstly, there exists an abundance of noise and redundant information in functional connectivity data, resulting in poor performance. Secondly, existing brain network models have tended to prioritize either classification performance or the interpretation of neuroscience findings behind the learned models. To deal with these challenges, this paper proposes a novel brain graph learning framework called Template-induced Brain Graph Learning (TiBGL), which has both discriminative and interpretable abilities. Motivated by the related medical findings on functional connectivites, TiBGL proposes template-induced brain graph learning to extract template brain graphs for all groups. The template graph can be regarded as an augmentation process on brain networks that removes noise information and highlights important connectivity patterns. To simultaneously support the tasks of discrimination and interpretation, TiBGL further develops template-induced convolutional neural network and template-induced brain interpretation analysis. Especially, the former fuses rich information from brain graphs and template brain graphs for brain disorder tasks, and the latter can provide insightful connectivity patterns related to brain disorders based on template brain graphs. Experimental results on three real-world datasets show that the proposed TiBGL can achieve superior performance compared with nine state-of-the-art methods and keep coherent with neuroscience findings in recent literatures.
• Abstract（参考訳）: 近年、機能的磁気共鳴イメージングは人間の脳の機能的接続ネットワークを調べる強力なツールとして出現している。 関連研究により、人間の脳内の機能的接続ネットワークが神経疾患の診断効率を向上させることが示されている。 しかし、機能的ニューロイメージングの進行を制限する2つの課題がある。 まず、機能接続データにはノイズや冗長な情報が豊富に存在するため、パフォーマンスが低下する。 第二に、既存の脳ネットワークモデルは、学習モデルの背後にある神経科学的な発見の分類性能または解釈を優先する傾向にある。 本稿では,これらの課題に対処するために,テンプレート誘発脳グラフ学習(tibgl)と呼ばれる新しい脳グラフ学習フレームワークを提案する。 TiBGLは、機能結合岩に関する関連する医学的な発見に触発され、全てのグループのテンプレート脳グラフを抽出するためにテンプレート誘発脳グラフ学習を提案する。 テンプレートグラフは、ノイズ情報を取り除き重要な接続パターンを強調する脳ネットワーク上の拡張プロセスと見なすことができる。 識別と解釈のタスクを同時にサポートするため、TiBGLはテンプレート誘発の畳み込みニューラルネットワークとテンプレート誘発の脳解釈分析をさらに発展させる。 特に、前者は脳障害タスクのための脳グラフとテンプレート脳グラフからの豊富な情報を融合し、後者はテンプレート脳グラフに基づいた脳障害に関連する洞察に富んだ接続パターンを提供する。 実世界の3つのデータセットによる実験結果から,提案したTiBGLは9つの最先端手法と比較して優れた性能を示し,近年の文献における神経科学的な知見との整合性を維持している。

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