論文の概要: Classification of developmental and brain disorders via graph convolutional aggregation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.07370v2
• Date: Thu, 16 Nov 2023 14:55:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-17 11:32:13.019694
• Title: Classification of developmental and brain disorders via graph convolutional aggregation
• Title（参考訳）: グラフ畳み込みアグリゲーションによる発達障害と脳障害の分類
• Authors: Ibrahim Salim and A. Ben Hamza
• Abstract要約: 本稿では,グラフサンプリングにおける集約を利用したアグリゲータ正規化グラフ畳み込みネットワークを提案する。 提案モデルは,画像特徴と非画像特徴の両方をグラフノードとエッジに組み込むことで,識別グラフノード表現を学習する。 我々は、自閉症脳画像データ交換(ABIDE)とアルツハイマー病神経イメージングイニシアチブ(ADNI)という2つの大きなデータセット上の最近のベースライン手法と比較して、我々のモデルをベンチマークした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.6356049194991815
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: While graph convolution based methods have become the de-facto standard for graph representation learning, their applications to disease prediction tasks remain quite limited, particularly in the classification of neurodevelopmental and neurodegenerative brain disorders. In this paper, we introduce an aggregator normalization graph convolutional network by leveraging aggregation in graph sampling, as well as skip connections and identity mapping. The proposed model learns discriminative graph node representations by incorporating both imaging and non-imaging features into the graph nodes and edges, respectively, with the aim of augmenting predictive capabilities and providing a holistic perspective on the underlying mechanisms of brain disorders. Skip connections enable the direct flow of information from the input features to later layers of the network, while identity mapping helps maintain the structural information of the graph during feature learning. We benchmark our model against several recent baseline methods on two large datasets, Autism Brain Imaging Data Exchange (ABIDE) and Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI), for the prediction of autism spectrum disorder and Alzheimer's disease, respectively. Experimental results demonstrate the competitive performance of our approach in comparison with recent baselines in terms of several evaluation metrics, achieving relative improvements of 50% and 13.56% in classification accuracy over graph convolutional networks on ABIDE and ADNI, respectively.
• Abstract（参考訳）: グラフ畳み込みに基づく手法は、グラフ表現学習のデファクトスタンダードとなっているが、その疾患予測タスクへの応用は、特に神経発達および神経変性脳障害の分類において、かなり制限されている。 本稿では,グラフサンプリングにおける集約を利用したアグリゲータ正規化グラフ畳み込みネットワークを提案する。 提案モデルでは, 画像特徴と非画像特徴をそれぞれグラフノードとエッジに組み込むことにより, 識別グラフノード表現を学習し, 予測能力を増強し, 脳障害のメカニズムの全体像を提供する。 スキップ接続は入力された特徴からネットワークの後層への情報の直接フローを可能にし、アイデンティティマッピングは特徴学習中にグラフの構造情報を維持するのに役立つ。 我々は、自閉症スペクトラム障害とアルツハイマー病の予測のために、自閉症脳画像データ交換(ABIDE)とアルツハイマー病ニューロイメージングイニシアチブ(ADNI)という2つの大きなデータセット上の最近のベースライン手法を比較検討した。 実験の結果,最近の評価基準と比較し,abideとadniのグラフ畳み込みネットワークに対する分類精度の50%と13.56%の相対的改善を達成した。

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