論文の概要: MHSA: A Multi-scale Hypergraph Network for Mild Cognitive Impairment Detection via Synchronous and Attentive Fusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.12149v1
• Date: Wed, 11 Dec 2024 02:59:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-18 17:09:38.351228
• Title: MHSA: A Multi-scale Hypergraph Network for Mild Cognitive Impairment Detection via Synchronous and Attentive Fusion
• Title（参考訳）: MHSA:同期核融合による軽度認知障害検出のためのマルチスケールハイパーグラフネットワーク
• Authors: Manman Yuan, Weiming Jia, Xiong Luo, Jiazhen Ye, Peican Zhu, Junlin Li,
• Abstract要約: 同期核融合によるMCI検出のためのマルチスケールハイパーグラフネットワークを提案する。 本手法では、関心領域のスペクトル領域における位相同期関係を計算するために、位相同期値(PLV)を用いる。 PLV係数は動的に戦略を調整し,時間スペクトル融合行列に基づいて動的ハイパーグラフをモデル化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.526574526136158
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The precise detection of mild cognitive impairment (MCI) is of significant importance in preventing the deterioration of patients in a timely manner. Although hypergraphs have enhanced performance by learning and analyzing brain networks, they often only depend on vector distances between features at a single scale to infer interactions. In this paper, we deal with a more arduous challenge, hypergraph modelling with synchronization between brain regions, and design a novel framework, i.e., A Multi-scale Hypergraph Network for MCI Detection via Synchronous and Attentive Fusion (MHSA), to tackle this challenge. Specifically, our approach employs the Phase-Locking Value (PLV) to calculate the phase synchronization relationship in the spectrum domain of regions of interest (ROIs) and designs a multi-scale feature fusion mechanism to integrate dynamic connectivity features of functional magnetic resonance imaging (fMRI) from both the temporal and spectrum domains. To evaluate and optimize the direct contribution of each ROI to phase synchronization in the temporal domain, we structure the PLV coefficients dynamically adjust strategy, and the dynamic hypergraph is modelled based on a comprehensive temporal-spectrum fusion matrix. Experiments on the real-world dataset indicate the effectiveness of our strategy. The code is available at https://github.com/Jia-Weiming/MHSA.
• Abstract（参考訳）: 軽度認知障害(MCI)の正確な検出は、患者をタイムリーに悪化させないために重要である。 ハイパーグラフは脳ネットワークの学習と解析によって性能を向上させるが、それらは相互作用を推測するために単一のスケールで特徴間のベクトル距離にのみ依存することが多い。 本稿では,脳領域間の同期によるハイパーグラフのモデリングや,MHSAによるMCI検出のためのマルチスケールハイパーグラフネットワーク(マルチスケールハイパーグラフネットワーク)の設計など,より困難な課題に対処する。 具体的には、位相同期値(PLV)を用いて、関心領域(ROI)のスペクトル領域における位相同期関係を計算し、時間領域とスペクトル領域の両方から機能的磁気共鳴画像(fMRI)の動的接続特性を統合するためのマルチスケール機能融合機構を設計する。 時間領域における各ROIの位相同期への直接的寄与を評価するため、PLV係数を動的に制御し、総合的な時間スペクトル融合行列に基づいて動的ハイパーグラフをモデル化する。 実世界のデータセットの実験は、我々の戦略の有効性を示している。 コードはhttps://github.com/Jia-Weiming/MHSAで入手できる。

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