論文の概要: BrainNetDiff: Generative AI Empowers Brain Network Generation via
Multimodal Diffusion Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.05199v1
- Date: Thu, 9 Nov 2023 08:27:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-10 15:55:59.958967
- Title: BrainNetDiff: Generative AI Empowers Brain Network Generation via
Multimodal Diffusion Model
- Title（参考訳）: brainnetdiff:マルチモーダル拡散モデルによる脳ネットワーク生成を促進する生成ai
- Authors: Yongcheng Zong, Shuqiang Wang
- Abstract要約: 我々は、マルチヘッドトランスフォーマーエンコーダを組み合わせてfMRI時系列から関連する特徴を抽出するBrainNetDiffを紹介する。
健康・神経障害コホートにおける脳ネットワーク構築におけるこの枠組みの適用性を検証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.894526238189559
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Brain network analysis has emerged as pivotal method for gaining a deeper
understanding of brain functions and disease mechanisms. Despite the existence
of various network construction approaches, shortcomings persist in the
learning of correlations between structural and functional brain imaging data.
In light of this, we introduce a novel method called BrainNetDiff, which
combines a multi-head Transformer encoder to extract relevant features from
fMRI time series and integrates a conditional latent diffusion model for brain
network generation. Leveraging a conditional prompt and a fusion attention
mechanism, this method significantly improves the accuracy and stability of
brain network generation. To the best of our knowledge, this represents the
first framework that employs diffusion for the fusion of the multimodal brain
imaging and brain network generation from images to graphs. We validate
applicability of this framework in the construction of brain network across
healthy and neurologically impaired cohorts using the authentic dataset.
Experimental results vividly demonstrate the significant effectiveness of the
proposed method across the downstream disease classification tasks. These
findings convincingly emphasize the prospective value in the field of brain
network research, particularly its key significance in neuroimaging analysis
and disease diagnosis. This research provides a valuable reference for the
processing of multimodal brain imaging data and introduces a novel, efficient
solution to the field of neuroimaging.
- Abstract（参考訳）: 脳のネットワーク解析は、脳の機能や疾患のメカニズムをより深く理解するための重要な方法である。
様々なネットワーク構築アプローチが存在するにもかかわらず、構造的脳画像データと機能的脳画像データの相関の学習には欠点が残っている。
そこで我々は,fMRI時系列から関連する特徴を抽出するためにマルチヘッドトランスフォーマーエンコーダを組み合わせたBrainNetDiffという新しい手法を導入し,脳ネットワーク生成のための条件付き潜時拡散モデルを統合する。
条件付きプロンプトと融合注意機構を利用して、脳ネットワーク生成の精度と安定性を大幅に向上させる。
私たちの知る限りでは、このフレームワークは、マルチモーダル脳イメージングと、画像からグラフへの脳ネットワーク生成の融合に拡散を利用する最初のフレームワークです。
本研究は,本研究の枠組みを用いて,健常者および神経学的障害のあるコホート間の脳ネットワーク構築における有用性を検証する。
実験の結果, 下流病の分類課題において, 提案手法が有意な有効性を示した。
これらの知見は、脳ネットワーク研究の分野における将来的な価値、特に神経画像解析と疾患診断における重要な意義を強調している。
本研究は,マルチモーダル脳イメージングデータの処理に有用なリファレンスを提供し,ニューロイメージングの分野における新しい効率的な解決法を提案する。
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