論文の概要: Brain-Aware Readout Layers in GNNs: Advancing Alzheimer's early Detection and Neuroimaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.14683v1
• Date: Thu, 03 Oct 2024 05:04:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-27 06:14:46.055429
• Title: Brain-Aware Readout Layers in GNNs: Advancing Alzheimer's early Detection and Neuroimaging
• Title（参考訳）: GNNにおけるブレイン・アウェア・リードアウト・レイヤ--アルツハイマー早期発見とニューロイメージングの促進をめざして
• Authors: Jiwon Youn, Dong Woo Kang, Hyun Kook Lim, Mansu Kim,
• Abstract要約: 本研究では,グラフニューラルネットワーク(GNN)のための新しい脳認識読み出し層(BA読み出し層)を提案する。 機能的接続とノード埋め込みに基づく脳領域のクラスタリングによって、このレイヤは、複雑な脳ネットワーク特性をキャプチャするGNNの機能を改善する。 以上の結果から,BA読み出し層を有するGNNは,プレクリニカルアルツハイマー認知複合度(PACC)の予測において,従来のモデルよりも有意に優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.074960192271861
• License:
• Abstract: Alzheimer's disease (AD) is a neurodegenerative disorder characterized by progressive memory and cognitive decline, affecting millions worldwide. Diagnosing AD is challenging due to its heterogeneous nature and variable progression. This study introduces a novel brain-aware readout layer (BA readout layer) for Graph Neural Networks (GNNs), designed to improve interpretability and predictive accuracy in neuroimaging for early AD diagnosis. By clustering brain regions based on functional connectivity and node embedding, this layer improves the GNN's capability to capture complex brain network characteristics. We analyzed neuroimaging data from 383 participants, including both cognitively normal and preclinical AD individuals, using T1-weighted MRI, resting-state fMRI, and FBB-PET to construct brain graphs. Our results show that GNNs with the BA readout layer significantly outperform traditional models in predicting the Preclinical Alzheimer's Cognitive Composite (PACC) score, demonstrating higher robustness and stability. The adaptive BA readout layer also offers enhanced interpretability by highlighting task-specific brain regions critical to cognitive functions impacted by AD. These findings suggest that our approach provides a valuable tool for the early diagnosis and analysis of Alzheimer's disease.
• Abstract（参考訳）: アルツハイマー病(英語: Alzheimer's disease、AD)は、進行性記憶障害と認知機能低下を特徴とする神経変性疾患である。 ADの診断は、その異種性や変化の進行により困難である。 本研究では,早期AD診断のためのニューロイメージングにおける解釈性と予測精度の向上を目的とした,グラフニューラルネットワーク(GNN)のための新しい脳認識読み出し層(BA読み出し層)を提案する。 機能的接続とノード埋め込みに基づく脳領域のクラスタリングによって、このレイヤは、複雑な脳ネットワーク特性をキャプチャするGNNの機能を改善する。 T1強調MRI, 安静時fMRI, FBB-PETを用いて, 脳グラフ構築のための383人の被験者の神経画像データを解析した。 以上の結果から,BA読み出し層を有するGNNは,PACCスコアの予測において従来のモデルよりも有意に優れ,高い堅牢性と安定性が示された。 アダプティブBA読み出し層は、ADによって影響される認知機能に重要なタスク特異的脳領域を強調することで、解釈可能性を高める。 以上より,本手法はアルツハイマー病の早期診断・解析に有用であると考えられた。

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