論文の概要: Brain Networks and Intelligence: A Graph Neural Network Based Approach
to Resting State fMRI Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.03520v1
- Date: Mon, 6 Nov 2023 20:58:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-08 17:53:06.981944
- Title: Brain Networks and Intelligence: A Graph Neural Network Based Approach
to Resting State fMRI Data
- Title（参考訳）: 脳ネットワークと知性: 静止状態fmriデータに対するグラフニューラルネットワークによるアプローチ
- Authors: Bishal Thapaliya, Esra Akbas, Jiayu Chen, Raam Sapkota, Bhaskar Ray,
Pranav Suresh, Vince Calhoun, Jingyu Liu
- Abstract要約: 本稿では,rsfMRIによる接続行列上のグラフニューラルネットワークを用いて,インテリジェンス(流動性,結晶化,全知能)を予測するBrainRGINという新しいモデリングアーキテクチャを提案する。
本手法では,脳のサブネットワーク組織の性質を反映するグラフ畳み込み層に,クラスタリングに基づく埋め込みとグラフ同型ネットワークを組み込む。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2884306699784682
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Resting-state functional magnetic resonance imaging (rsfMRI) is a powerful
tool for investigating the relationship between brain function and cognitive
processes as it allows for the functional organization of the brain to be
captured without relying on a specific task or stimuli. In this paper, we
present a novel modeling architecture called BrainRGIN for predicting
intelligence (fluid, crystallized, and total intelligence) using graph neural
networks on rsfMRI derived static functional network connectivity matrices.
Extending from the existing graph convolution networks, our approach
incorporates a clustering-based embedding and graph isomorphism network in the
graph convolutional layer to reflect the nature of the brain sub-network
organization and efficient network expression, in combination with TopK pooling
and attention-based readout functions. We evaluated our proposed architecture
on a large dataset, specifically the Adolescent Brain Cognitive Development
Dataset, and demonstrated its effectiveness in predicting individual
differences in intelligence. Our model achieved lower mean squared errors and
higher correlation scores than existing relevant graph architectures and other
traditional machine learning models for all of the intelligence prediction
tasks. The middle frontal gyrus exhibited a significant contribution to both
fluid and crystallized intelligence, suggesting their pivotal role in these
cognitive processes. Total composite scores identified a diverse set of brain
regions to be relevant which underscores the complex nature of total
intelligence.
- Abstract（参考訳）: Resting-state functional magnetic resonance imaging (rsfMRI)は、特定のタスクや刺激に頼らずに脳の機能的組織を捉えることができるため、脳機能と認知過程の関係を調査するための強力なツールである。
本稿では,rsfMRIによる静的機能ネットワーク接続行列上のグラフニューラルネットワークを用いて,インテリジェンス(流体,結晶化,全知能)を予測するBrainRGINという新しいモデリングアーキテクチャを提案する。
既存のグラフ畳み込みネットワークから拡張したアプローチでは、クラスタリングベースの埋め込みおよびグラフ同型ネットワークをグラフ畳み込み層に組み込んで、脳サブネットワーク組織の性質と効率的なネットワーク表現を、topkプールと注意に基づく読み出し関数と組み合わせて反映する。
提案するアーキテクチャを大規模データセット,特に青年期脳認知発達データセット上で評価し,知能の個人差を予測する上での有効性を実証した。
我々のモデルは、既存の関連するグラフアーキテクチャや他の従来の機械学習モデルよりも低い平均二乗誤差と高い相関スコアを達成しました。
中前頭回は流体および結晶化知能の両方に重要な寄与を示し、これらの認知過程におけるその重要な役割を示唆した。
total composite scoreは、脳の様々な領域を識別し、全体の知能の複雑な性質を基礎としている。
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