論文の概要: A Deep Spatio-Temporal Architecture for Dynamic Effective Connectivity Network Analysis Based on Dynamic Causal Discovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.18859v1
• Date: Fri, 31 Jan 2025 02:39:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-03 14:01:25.618927
• Title: A Deep Spatio-Temporal Architecture for Dynamic Effective Connectivity Network Analysis Based on Dynamic Causal Discovery
• Title（参考訳）: 動的因果探索に基づく動的有効接続性ネットワーク解析のための深部時空間構造
• Authors: Faming Xu, Yiding Wang, Chen Qiao, Gang Qu, Vince D. Calhoun, Julia M. Stephen, Tony W. Wilson, Yu-Ping Wang,
• Abstract要約: 本稿では,動的因果関係のモデル化に動的因果関係の深部を取り入れた動的因果関係の深部融合アーキテクチャと,その因果関係の検証を行う動的因果関係の深部復号器を提案する。 分析の結果, 若年者と小児のDECNの差が認められた。 この観察により、発達中のモジュラー化と適応ネットワークに関するさらなる証拠が得られ、若年層では高い認知能力が観察される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.65408500213276
• License:
• Abstract: Dynamic effective connectivity networks (dECNs) reveal the changing directed brain activity and the dynamic causal influences among brain regions, which facilitate the identification of individual differences and enhance the understanding of human brain. Although the existing causal discovery methods have shown promising results in effective connectivity network analysis, they often overlook the dynamics of causality, in addition to the incorporation of spatio-temporal information in brain activity data. To address these issues, we propose a deep spatio-temporal fusion architecture, which employs a dynamic causal deep encoder to incorporate spatio-temporal information into dynamic causality modeling, and a dynamic causal deep decoder to verify the discovered causality. The effectiveness of the proposed method is first illustrated with simulated data. Then, experimental results from Philadelphia Neurodevelopmental Cohort (PNC) demonstrate the superiority of the proposed method in inferring dECNs, which reveal the dynamic evolution of directed flow between brain regions. The analysis shows the difference of dECNs between young adults and children. Specifically, the directed brain functional networks transit from fluctuating undifferentiated systems to more stable specialized networks as one grows. This observation provides further evidence on the modularization and adaptation of brain networks during development, leading to higher cognitive abilities observed in young adults.
• Abstract（参考訳）: 動的有効接続ネットワーク(DECN)は、脳領域における脳活動の変化と動的因果的影響を明らかにし、個人差の同定を促進し、人間の脳の理解を高める。 既存の因果探索法は、効果的な接続ネットワーク解析において有望な結果を示しているが、脳活動データに時空間情報を導入することに加えて、因果関係のダイナミクスを見落としていることが多い。 これらの問題に対処するため,動的因果深部エンコーダを用いて動的因果深部エンコーダを用いて動的因果深部エンコーダと動的因果深部デコーダを用いて因果深部エンコーダを提案する。 提案手法の有効性はまずシミュレーションデータを用いて説明される。 そして,フィラデルフィア神経発達コホート(PNC)による実験結果から,提案手法がdECNを推定する上で優位であることを示し,脳領域間の方向流の動的進化を明らかにした。 分析の結果, 若年者と小児のDECNの差が認められた。 具体的には、有向脳機能ネットワークは、変動する未分化のシステムから、成長するにつれてより安定した特殊ネットワークへと移行する。 この観察は、発達中の脳ネットワークのモジュール化と適応に関するさらなる証拠を提供する。

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