Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Lesion-aware Edge-based Graph Neural Network for Predicting Language Ability in Patients with Post-stroke Aphasia

論文の概要: A Lesion-aware Edge-based Graph Neural Network for Predicting Language Ability in Patients with Post-stroke Aphasia

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.02303v1
Date: Tue, 3 Sep 2024 21:28:48 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-05 21:14:11.187546
Title: A Lesion-aware Edge-based Graph Neural Network for Predicting Language Ability in Patients with Post-stroke Aphasia
Title（参考訳）: 敗血症後失語症患者の言語能力予測のための病変認識エッジベースグラフニューラルネットワーク
Authors: Zijian Chen, Maria Varkanitsa, Prakash Ishwar, Janusz Konrad, Margrit Betke, Swathi Kiran, Archana Venkataraman,
Abstract要約: 本稿では,脳卒中後失語症患者の安静時fMRI(r-fMRI)接続から言語能力を予測するために,病変認識型グラフニューラルネットワーク(LEGNet)を提案する。本モデルでは,脳領域間の機能的接続を符号化するエッジベース学習モジュール,病変符号化モジュール,サブグラフ学習モジュールの3つのコンポーネントを統合する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.129896943547912
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We propose a lesion-aware graph neural network (LEGNet) to predict language ability from resting-state fMRI (rs-fMRI) connectivity in patients with post-stroke aphasia. Our model integrates three components: an edge-based learning module that encodes functional connectivity between brain regions, a lesion encoding module, and a subgraph learning module that leverages functional similarities for prediction. We use synthetic data derived from the Human Connectome Project (HCP) for hyperparameter tuning and model pretraining. We then evaluate the performance using repeated 10-fold cross-validation on an in-house neuroimaging dataset of post-stroke aphasia. Our results demonstrate that LEGNet outperforms baseline deep learning methods in predicting language ability. LEGNet also exhibits superior generalization ability when tested on a second in-house dataset that was acquired under a slightly different neuroimaging protocol. Taken together, the results of this study highlight the potential of LEGNet in effectively learning the relationships between rs-fMRI connectivity and language ability in a patient cohort with brain lesions for improved post-stroke aphasia evaluation.
Abstract（参考訳）: 本稿では,脳卒中後失語症患者の安静時fMRI(r-fMRI)接続から言語能力を予測するために,病変認識型グラフニューラルネットワーク(LEGNet)を提案する。本モデルでは,脳領域間の機能的接続を符号化するエッジベース学習モジュール,病変符号化モジュール,機能的類似性を利用して予測を行うサブグラフ学習モジュールの3つのコンポーネントを統合する。我々は,Human Connectome Project(HCP)から得られた合成データを用いて,ハイパーパラメータチューニングとモデル事前学習を行う。その後,脳卒中後失語症例の神経画像データセットを用いて10倍のクロスバリデーションを繰り返して評価した。その結果,LEGNetは言語能力の予測において,ベースラインのディープラーニング手法よりも優れていた。 LEGNetはまた、わずかに異なるニューロイメージングプロトコルで取得された第2の社内データセットでテストすると、優れた一般化能力を示す。本研究は,脳病変をともなう患者において,RS-fMRI接続性と言語能力の関係を効果的に学習する上で,LEGNetが有用であることを示すものである。

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