論文の概要: Brain Network Diffusion-Driven fMRI Connectivity Augmentation for Enhanced Autism Spectrum Disorder Diagnosis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.18967v1
- Date: Wed, 11 Sep 2024 08:02:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-06 05:22:52.940841
- Title: Brain Network Diffusion-Driven fMRI Connectivity Augmentation for Enhanced Autism Spectrum Disorder Diagnosis
- Title（参考訳）: 脳ネットワーク拡散駆動型fMRI接続性増強による自閉症スペクトラム障害の診断
- Authors: Haokai Zhao, Haowei Lou, Lina Yao, Yu Zhang,
- Abstract要約: fMRIデータ取得とラベル付けのコストが高いため、fMRIデータの量は少ないことが多い。
生成モデル、特に拡散モデルの増加に伴い、実際のデータ分布に近い現実的なサンプルを生成する能力は、データ拡張に広く利用されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.677178802864029
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Functional magnetic resonance imaging (fMRI) is an emerging neuroimaging modality that is commonly modeled as networks of Regions of Interest (ROIs) and their connections, named functional connectivity, for understanding the brain functions and mental disorders. However, due to the high cost of fMRI data acquisition and labeling, the amount of fMRI data is usually small, which largely limits the performance of recognition models. With the rise of generative models, especially diffusion models, the ability to generate realistic samples close to the real data distribution has been widely used for data augmentations. In this work, we present a transformer-based latent diffusion model for functional connectivity generation and demonstrate the effectiveness of the diffusion model as an augmentation tool for fMRI functional connectivity. Furthermore, extended experiments are conducted to provide detailed analysis of the generation quality and interpretations for the learned feature pattern. Our code will be made public upon acceptance.
- Abstract（参考訳）: 機能的磁気共鳴イメージング(英: functional magnetic resonance imaging、fMRI)は、脳機能や精神障害を理解するために、関心の領域(ROI)とその接続のネットワークとして一般的にモデル化される、新興の神経画像モダリティである。
しかし、fMRIデータ取得とラベル付けのコストが高いため、fMRIデータの量は通常小さく、認識モデルの性能が大幅に制限される。
生成モデル、特に拡散モデルの増加に伴い、実際のデータ分布に近い現実的なサンプルを生成する能力は、データ拡張に広く利用されている。
本研究では,FMRI機能接続のための拡張ツールとしての拡散モデルの有効性を示す。
さらに,学習した特徴パターンの生成品質と解釈の詳細な解析を行うために,拡張実験を行った。
私たちのコードは受け入れ次第公開します。
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