論文の概要: Brain Diffuser with Hierarchical Transformer for MCI Causality Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.09022v1
- Date: Thu, 14 Dec 2023 15:12:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-15 21:25:13.976675
- Title: Brain Diffuser with Hierarchical Transformer for MCI Causality Analysis
- Title（参考訳）: MCI因果解析のための階層変換器を用いた脳ディフューザ
- Authors: Qiankun Zuo, Ling Chen, Shuqiang Wang
- Abstract要約: 軽度認知障害 (MCI) 解析に有効な接続性を推定するために, 階層型トランスフォーマー (BDHT) を用いた脳ディフューザを提案する。
提案した脳拡散器は,マルチモーダル脳ネットワークの生成と解析に拡散モデルを適用した最初の生成モデルである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.679877015785937
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Effective connectivity estimation plays a crucial role in understanding the
interactions and information flow between different brain regions. However, the
functional time series used for estimating effective connentivity is derived
from certain software, which may lead to large computing errors because of
different parameter settings and degrade the ability to model complex causal
relationships between brain regions. In this paper, a brain diffuser with
hierarchical transformer (BDHT) is proposed to estimate effective connectivity
for mild cognitive impairment (MCI) analysis. To our best knowledge, the
proposed brain diffuer is the first generative model to apply diffusion models
in the application of generating and analyzing multimodal brain networks.
Specifically, the BDHT leverages the structural connectivity to guide the
reverse processes in an efficient way. It makes the denoising process more
reliable and guarantees effective connectivity estimation accuracy. To improve
denoising quality, the hierarchical denoising transformer is designed to learn
multi-scale features in topological space. Furthermore, the GraphConFormer
block can concentrate on both global and adjacent connectivity information. By
stacking the multi-head attention and graph convolutional network, the proposed
model enhances structure-function complementarity and improves the ability in
noise estimation. Experimental evaluations of the denoising diffusion model
demonstrate its effectiveness in estimating effective connectivity. The method
achieves superior performance in terms of accuracy and robustness compared to
existing approaches. It can captures both unidirectal and bidirectional
interactions between brain regions, providing a comprehensive understanding of
the brain's information processing mechanisms.
- Abstract（参考訳）: 効果的な接続推定は、異なる脳領域間の相互作用と情報の流れを理解する上で重要な役割を果たす。
しかし、有効濃度を推定するために用いられる関数時系列は、パラメータ設定が異なるため大きな計算誤差を生じさせ、脳領域間の複雑な因果関係をモデル化する能力が低下する可能性がある特定のソフトウェアから導かれる。
本稿では, 階層型トランスフォーマー(BDHT)を用いた脳ディフューザを提案し, 軽度認知障害(MCI)解析に有効な接続性を推定した。
我々の知る限り、提案した脳拡散器は、マルチモーダル脳ネットワークの生成と解析の応用に拡散モデルを適用する最初の生成モデルである。
具体的には、BDHTは構造接続を利用して、逆プロセスの効率的な誘導を行う。
これにより、ノイズ処理の信頼性が向上し、効果的なコネクティビティ推定精度が保証される。
位相空間におけるマルチスケール特徴を学習するために,階層的デノージングトランスが設計されている。
さらに、GraphConFormerブロックは、グローバルおよび隣接接続情報の両方に集中することができる。
マルチヘッドアテンションとグラフ畳み込みネットワークを積み重ねることで,提案モデルにより構造関数相補性が向上し,雑音推定能力が向上する。
消音拡散モデルの実験的評価は, 有効接続率の推定に有効性を示す。
本手法は,既存手法と比較して精度と堅牢性において優れた性能を実現する。
脳領域間の一方向および双方向の相互作用を捉えることができ、脳の情報処理機構の包括的理解を提供する。
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