論文の概要: Bidirectional Graph GAN: Representing Brain Structure-Function
Connections for Alzheimer's Disease
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.08916v1
- Date: Sat, 16 Sep 2023 07:49:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-19 18:46:06.888345
- Title: Bidirectional Graph GAN: Representing Brain Structure-Function
Connections for Alzheimer's Disease
- Title（参考訳）: アルツハイマー病の脳構造-機能結合を表す双方向グラフgan
- Authors: Shuqiang Wang, Chen Ding
- Abstract要約: 脳の構造と機能の関係は、アルツハイマー病(AD)を含む脳疾患の病因を明らかにするために重要である
本研究では,脳構造-機能結合を表すために,双方向グラフ生成対向ネットワーク(BGGAN)を提案する。
ADNIデータセットを用いた実験結果から、生成された構造接続と生成された関数接続の両方がADの識別精度を向上させることが示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.7794058167085
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The relationship between brain structure and function is critical for
revealing the pathogenesis of brain disease, including Alzheimer's disease
(AD). However, it is a great challenge to map brain structure-function
connections due to various reasons. In this work, a bidirectional graph
generative adversarial networks (BGGAN) is proposed to represent brain
structure-function connections. Specifically, by designing a module
incorporating inner graph convolution network (InnerGCN), the generators of
BGGAN can employ features of direct and indirect brain regions to learn the
mapping function between structural domain and functional domain. Besides, a
new module named Balancer is designed to counterpoise the optimization between
generators and discriminators. By introducing the Balancer into BGGAN, both the
structural generator and functional generator can not only alleviate the issue
of mode collapse but also learn complementarity of structural and functional
features. Experimental results using ADNI datasets show that the both the
generated structure connections and generated function connections can improve
the identification accuracy of AD. More importantly, based the proposed model,
it is found that the relationship between brain structure and function is not a
complete one-to-one correspondence. Brain structure is the basis of brain
function. The strong structural connections are almost accompanied by strong
functional connections.
- Abstract（参考訳）: 脳の構造と機能の関係は、アルツハイマー病(AD)を含む脳疾患の病因を明らかにするために重要である。
しかし、様々な理由から、脳の構造-機能接続をマッピングすることは大きな課題である。
本研究では,脳構造-機能結合を表すために,双方向グラフ生成対向ネットワーク(BGGAN)を提案する。
具体的には、内部グラフ畳み込みネットワーク(InnerGCN)を組み込んだモジュールを設計することにより、BGGANのジェネレータは、直接および間接的な脳領域の機能を用いて、構造ドメインと機能ドメインの間のマッピング機能を学ぶことができる。
さらに、新しいモジュールである balancer は、ジェネレータと判別器の間の最適化を偽装するように設計されている。
バランサをBGGANに導入することで、構造発電機と機能発電機の両方がモード崩壊の問題を軽減するだけでなく、構造的および機能的特徴の相補性を学ぶことができる。
ADNIデータセットを用いた実験結果から、生成された構造接続と生成された関数接続の両方がADの識別精度を向上させることが示された。
さらに,提案モデルに基づき,脳の構造と機能の関係は完全な1対1対応ではないことがわかった。
脳構造は脳機能の基礎である。
強い構造接続は、ほとんど強い機能接続を伴っている。
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