論文の概要: A Foundational Brain Dynamics Model via Stochastic Optimal Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.04892v1
• Date: Fri, 07 Feb 2025 12:57:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-10 14:57:33.023004
• Title: A Foundational Brain Dynamics Model via Stochastic Optimal Control
• Title（参考訳）: 確率的最適制御による基礎的脳ダイナミクスモデル
• Authors: Joonhyeong Park, Byoungwoo Park, Chang-Bae Bang, Jungwon Choi, Hyungjin Chung, Byung-Hoon Kim, Juho Lee,
• Abstract要約: 最適制御(SOC)と償却推論を利用する脳力学の基礎モデルを提案する。 本手法は,fMRI信号の複雑なノイズ特性を頑健に扱える連続離散状態空間モデル(SSM)を特徴とする。 我々のモデルは、人口統計予測、形質分析、疾患診断、予後など、さまざまな下流課題において最先端の結果が得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.8358479596609
• License:
• Abstract: We introduce a foundational model for brain dynamics that utilizes stochastic optimal control (SOC) and amortized inference. Our method features a continuous-discrete state space model (SSM) that can robustly handle the intricate and noisy nature of fMRI signals. To address computational limitations, we implement an approximation strategy grounded in the SOC framework. Additionally, we present a simulation-free latent dynamics approach that employs locally linear approximations, facilitating efficient and scalable inference. For effective representation learning, we derive an Evidence Lower Bound (ELBO) from the SOC formulation, which integrates smoothly with recent advancements in self-supervised learning (SSL), thereby promoting robust and transferable representations. Pre-trained on extensive datasets such as the UKB, our model attains state-of-the-art results across a variety of downstream tasks, including demographic prediction, trait analysis, disease diagnosis, and prognosis. Moreover, evaluating on external datasets such as HCP-A, ABIDE, and ADHD200 further validates its superior abilities and resilience across different demographic and clinical distributions. Our foundational model provides a scalable and efficient approach for deciphering brain dynamics, opening up numerous applications in neuroscience.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,確率的最適制御(SOC)と償却推論を利用する脳力学の基礎モデルを提案する。 本手法は,fMRI信号の複雑なノイズ特性を頑健に扱える連続離散状態空間モデル(SSM)を特徴とする。 計算限界に対処するため,SOCフレームワークに基礎を置く近似戦略を実装した。 さらに,局所線形近似を応用し,効率的かつスケーラブルな推論を容易にするシミュレーション自由潜在力学手法を提案する。 効率的な表現学習のために,SOCの定式化からエビデンス下界(ELBO)を導出し,近年の自己教師型学習(SSL)の進歩とスムーズに統合し,堅牢かつ伝達可能な表現を促進する。 我々のモデルは、UKBのような広範囲なデータセットに基づいて事前訓練され、人口統計学予測、形質分析、疾患診断、予後など、さまざまな下流タスクで最先端の結果が得られます。 さらに、HCP-A、ABIDE、ADHD200などの外部データセットの評価により、異なる人口分布および臨床分布における優れた能力とレジリエンスが検証される。 我々の基礎モデルは、脳のダイナミクスを解読するためのスケーラブルで効率的なアプローチを提供し、神経科学の多くの応用を開拓する。

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