論文の概要: Topological Cycle Graph Attention Network for Brain Functional Connectivity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.19149v1
• Date: Thu, 28 Mar 2024 05:07:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-29 17:22:41.253152
• Title: Topological Cycle Graph Attention Network for Brain Functional Connectivity
• Title（参考訳）: 脳機能結合のためのトポロジカルサイクルグラフ注意ネットワーク
• Authors: Jinghan Huang, Nanguang Chen, Anqi Qiu,
• Abstract要約: 我々は新しいトポロジカルサイクルグラフ注意ネットワーク(CycGAT)を導入する。 CycGATは、シグナル伝達に必須の脳機能グラフ内の機能的バックボーンを規定する。 シミュレーションによるCycGATの局在化とそのABCD研究のfMRIデータ上での有効性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7751300245073598
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This study, we introduce a novel Topological Cycle Graph Attention Network (CycGAT), designed to delineate a functional backbone within brain functional graph--key pathways essential for signal transmissio--from non-essential, redundant connections that form cycles around this core structure. We first introduce a cycle incidence matrix that establishes an independent cycle basis within a graph, mapping its relationship with edges. We propose a cycle graph convolution that leverages a cycle adjacency matrix, derived from the cycle incidence matrix, to specifically filter edge signals in a domain of cycles. Additionally, we strengthen the representation power of the cycle graph convolution by adding an attention mechanism, which is further augmented by the introduction of edge positional encodings in cycles, to enhance the topological awareness of CycGAT. We demonstrate CycGAT's localization through simulation and its efficacy on an ABCD study's fMRI data (n=8765), comparing it with baseline models. CycGAT outperforms these models, identifying a functional backbone with significantly fewer cycles, crucial for understanding neural circuits related to general intelligence. Our code will be released once accepted.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,脳機能グラフ内の機能的バックボーンを記述するための新しいトポロジカルサイクルグラフ注意ネットワーク(CycGAT)を提案する。 まず、グラフ内に独立したサイクルベースを確立し、エッジとの関係をマッピングするサイクルインシデント行列を導入する。 本稿では,サイクル発生行列から導出されるサイクル隣接行列を利用して,サイクル領域内のエッジ信号を具体的にフィルタするサイクルグラフ畳み込みを提案する。 さらに,CycGATのトポロジ的認識を高めるために,エッジ位置エンコーディングの導入によってさらに強化されるアテンション機構を追加することで,サイクルグラフ畳み込みの表現力を強化する。 ABCDのfMRIデータ(n=8765)において,シミュレーションによるCycGATの局所化とその有効性を示し,ベースラインモデルと比較した。 CycGATはこれらのモデルより優れており、一般的な知性に関連する神経回路を理解するのに不可欠である、非常に少ないサイクルを持つ機能的バックボーンを識別する。 私たちのコードは一旦受け入れられるでしょう。

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