論文の概要: Correlation-Distance Graph Learning for Treatment Response Prediction
from rs-fMRI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.10463v1
- Date: Fri, 17 Nov 2023 11:34:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-20 14:55:26.573743
- Title: Correlation-Distance Graph Learning for Treatment Response Prediction
from rs-fMRI
- Title(参考訳): rs-fMRIによる治療応答予測のための相関距離グラフ学習
- Authors: Xiatian Zhang, Sisi Zheng, Hubert P. H. Shum, Haozheng Zhang, Nan
Song, Mingkang Song, Hongxiao Jia
- Abstract要約: 相関と距離に基づく類似度を対照的な損失の下で統合することにより,包括的特徴を捉えるグラフ学習フレームワークを提案する。
慢性の痛みと脱人格化障害データセットに関する実験により,提案手法は様々なシナリオにおいて,現在の方法よりも優れていることが示された。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 8.734687343991366
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Resting-state fMRI (rs-fMRI) functional connectivity (FC) analysis provides
valuable insights into the relationships between different brain regions and
their potential implications for neurological or psychiatric disorders.
However, specific design efforts to predict treatment response from rs-fMRI
remain limited due to difficulties in understanding the current brain state and
the underlying mechanisms driving the observed patterns, which limited the
clinical application of rs-fMRI. To overcome that, we propose a graph learning
framework that captures comprehensive features by integrating both correlation
and distance-based similarity measures under a contrastive loss. This approach
results in a more expressive framework that captures brain dynamic features at
different scales and enables more accurate prediction of treatment response.
Our experiments on the chronic pain and depersonalization disorder datasets
demonstrate that our proposed method outperforms current methods in different
scenarios. To the best of our knowledge, we are the first to explore the
integration of distance-based and correlation-based neural similarity into
graph learning for treatment response prediction.
- Abstract(参考訳): resting-state fmri (rs-fmri) functional connectivity (fc) 分析は、異なる脳領域間の関係とその神経・精神疾患への潜在的影響に関する貴重な洞察を提供する。
しかし、現在の脳の状態や観察パターンを駆動するメカニズムを理解するのに困難があるため、rs-fMRIによる治療反応を予測するための具体的な設計努力は依然として限られており、rs-fMRIの臨床応用は限られている。
そこで本稿では,相関性と距離に基づく類似度を両立させることで,包括的特徴を捉えるグラフ学習フレームワークを提案する。
このアプローチは、異なるスケールで脳のダイナミックな特徴を捉え、より正確な治療反応予測を可能にする、より表現力のあるフレームワークをもたらす。
慢性的な痛みと非パーソナライゼーション障害のデータセットに関する実験は,提案手法が異なるシナリオで現在の方法を上回ることを示している。
我々の知識を最大限に活用するために、我々は、距離ベースと相関ベースのニューラル類似性のグラフ学習への統合を初めて検討した。
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