論文の概要: STNAGNN: Spatiotemporal Node Attention Graph Neural Network for Task-based fMRI Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.12065v1
• Date: Mon, 17 Jun 2024 20:08:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-06-19 23:57:20.001813
• Title: STNAGNN: Spatiotemporal Node Attention Graph Neural Network for Task-based fMRI Analysis
• Title（参考訳）: STNAGNN:タスクベースfMRI解析のための時空間ノード注意グラフニューラルネットワーク
• Authors: Jiyao Wang, Nicha C. Dvornek, Peiyu Duan, Lawrence H. Staib, Pamela Ventola, James S. Duncan,
• Abstract要約: タスク駆動型データ構造は自閉症解析に有効であることを示す。 本稿では,GNNに基づくタスクベースアーキテクチャを提案し,その性能を自閉症タスクで検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.35032090865023
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Task-based fMRI uses actions or stimuli to trigger task-specific brain responses and measures them using BOLD contrast. Despite the significant task-induced spatiotemporal brain activation fluctuations, most studies on task-based fMRI ignore the task context information aligned with fMRI and consider task-based fMRI a coherent sequence. In this paper, we show that using the task structures as data-driven guidance is effective for spatiotemporal analysis. We propose STNAGNN, a GNN-based spatiotemporal architecture, and validate its performance in an autism classification task. The trained model is also interpreted for identifying autism-related spatiotemporal brain biomarkers.
• Abstract（参考訳）: タスクベースのfMRIは、アクションまたは刺激を使用して、タスク固有の脳反応をトリガーし、BOLDコントラストを使用してそれらを測定する。 タスクによる時空間脳活動の著しい変動にもかかわらず、タスクベースfMRIの研究の多くは、タスクコンテキスト情報がfMRIと一致していることを無視し、タスクベースfMRIをコヒーレントなシーケンスとみなす。 本稿では,タスク構造をデータ駆動型ガイダンスとして用いることが時空間分析に有効であることを示す。 本稿では,GNNに基づく時空間アーキテクチャSTNAGNNを提案し,その性能を自閉症分類タスクで検証する。 トレーニングされたモデルは、自閉症に関連する時空間脳バイオマーカーを特定するためにも解釈される。

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