論文の概要: Self-Clustering Graph Transformer Approach to Model Resting-State Functional Brain Activity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.16345v2
• Date: Fri, 07 Feb 2025 08:57:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-10 14:54:17.798119
• Title: Self-Clustering Graph Transformer Approach to Model Resting-State Functional Brain Activity
• Title（参考訳）: 自己クラスタリンググラフ変換器による静止状態機能脳活動のモデル化
• Authors: Bishal Thapaliya, Esra Akbas, Ram Sapkota, Bhaskar Ray, Vince Calhoun, Jingyu Liu,
• Abstract要約: 自己クラスタグラフ変換器(SCGT)は、グラフ変換器における一様ノード更新の問題を扱うように設計されている。 SCGTは、ノードにクラスタ固有の更新を実行することで、脳のサブネットワーク構造を効果的にキャプチャする。 我々は,7,957人の参加者からなる青年期脳認知発達データセットに対するアプローチを検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.382819379097036
• License:
• Abstract: Resting-state functional magnetic resonance imaging (rs-fMRI) offers valuable insights into the human brain's functional organization and is a powerful tool for investigating the relationship between brain function and cognitive processes, as it allows for the functional organization of the brain to be captured without relying on a specific task or stimuli. In this study, we introduce a novel attention mechanism for graphs with subnetworks, named Self-Clustering Graph Transformer (SCGT), designed to handle the issue of uniform node updates in graph transformers. By using static functional connectivity (FC) correlation features as input to the transformer model, SCGT effectively captures the sub-network structure of the brain by performing cluster-specific updates to the nodes, unlike uniform node updates in vanilla graph transformers, further allowing us to learn and interpret the subclusters. We validate our approach on the Adolescent Brain Cognitive Development (ABCD) dataset, comprising 7,957 participants, for the prediction of total cognitive score and gender classification. Our results demonstrate that SCGT outperforms the vanilla graph transformer method and other recent models, offering a promising tool for modeling brain functional connectivity and interpreting the underlying subnetwork structures.
• Abstract（参考訳）: 静止状態の機能的磁気共鳴イメージング(rs-fMRI)は、人間の脳の機能的組織に関する貴重な洞察を与え、特定のタスクや刺激に頼ることなく脳の機能的組織を捉えることができるため、脳機能と認知過程の関係を調べる強力なツールである。 本研究では,グラフトランスにおける一様ノード更新の問題に対処するために,サブネットワークを用いたグラフに対する新しいアテンション機構であるSelf-Clustering Graph Transformer (SCGT)を提案する。 静的関数接続(FC)相関機能をトランスモデルへの入力として使用することにより、SCGTは、バニラグラフ変換器における一様ノード更新とは異なり、ノードに対してクラスタ固有の更新を行うことで、脳のサブネットワーク構造を効果的にキャプチャし、サブクラスタの学習と解釈を可能にする。 我々は,7,957人の参加者からなる青年期脳認知発達(ABCD)データセットへのアプローチを,全認知スコアと性別分類の予測のために検証した。 以上の結果から,SCGTはバニラグラフトランスフォーマ法や他の最近のモデルよりも優れており,脳の機能的接続をモデル化し,基盤となるサブネットワーク構造を解釈するための有望なツールを提供する。

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