論文の概要: HDGL: A hierarchical dynamic graph representation learning model for brain disorder classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.02903v1
• Date: Mon, 6 Nov 2023 06:29:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-07 15:13:23.234137
• Title: HDGL: A hierarchical dynamic graph representation learning model for brain disorder classification
• Title（参考訳）: HDGL:脳障害分類のための階層的動的グラフ表現学習モデル
• Authors: Parniyan Jalali, Mehran Safayani
• Abstract要約: 上記の課題に対処するために設計された最初のモデルである階層型動的グラフ表現学習(HDGL)モデルを提案する。 ABIDEおよびADHD-200データセットを用いて提案モデルの性能を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7495515703051119
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The human brain can be considered as complex networks, composed of various regions that continuously exchange their information with each other, forming the brain network graph, from which nodes and edges are extracted using resting-state functional magnetic resonance imaging (rs-fMRI). Therefore, this graph can potentially depict abnormal patterns that have emerged under the influence of brain disorders. So far, numerous studies have attempted to find embeddings for brain network graphs and subsequently classify samples with brain disorders from healthy ones, which include limitations such as: not considering the relationship between samples, not utilizing phenotype information, lack of temporal analysis, using static functional connectivity (FC) instead of dynamic ones and using a fixed graph structure. We propose a hierarchical dynamic graph representation learning (HDGL) model, which is the first model designed to address all the aforementioned challenges. HDGL consists of two levels, where at the first level, it constructs brain network graphs and learns their spatial and temporal embeddings, and at the second level, it forms population graphs and performs classification after embedding learning. Furthermore, based on how these two levels are trained, four methods have been introduced, some of which are suggested for reducing memory complexity. We evaluated the performance of the proposed model on the ABIDE and ADHD-200 datasets, and the results indicate the improvement of this model compared to several state-of-the-art models in terms of various evaluation metrics.
• Abstract（参考訳）: 人間の脳は、情報を継続的に交換し、脳ネットワークグラフを形成して、静止状態の機能的磁気共鳴イメージング(rs-fMRI)を用いて、ノードとエッジを抽出する様々な領域からなる複雑なネットワークと見なすことができる。 したがって、このグラフは脳障害の影響下で発生した異常パターンを表わす可能性がある。 これまでの研究では、脳ネットワークグラフの埋め込みを見つけ、その後、健康なものから脳障害のあるサンプルを分類しようと試みている。サンプル間の関係を考慮せず、表現型情報を使用しない、時間的分析の欠如、動的グラフではなく静的機能接続(fc)の使用、固定グラフ構造の使用。 上記の課題に対処するために設計された最初のモデルである階層型動的グラフ表現学習(HDGL)モデルを提案する。 HDGLは2つのレベルから構成されており、第1レベルでは脳ネットワークグラフを構築し、その空間的および時間的埋め込みを学習し、第2レベルでは集団グラフを形成し、埋め込み学習後に分類を行う。 さらに、これらの2つのレベルをどのようにトレーニングするかに基づいて、4つのメソッドが導入された。 ABIDEおよびADHD-200データセットにおける提案モデルの性能評価を行い、様々な評価指標を用いて、いくつかの最先端モデルと比較して、このモデルの改善を示す。

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