論文の概要: Graph Contrastive Learning for Connectome Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.05109v1
• Date: Fri, 07 Feb 2025 17:30:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-10 14:55:57.530257
• Title: Graph Contrastive Learning for Connectome Classification
• Title（参考訳）: コネクトーム分類のためのグラフコントラスト学習
• Authors: Martín Schmidt, Sara Silva, Federico Larroca, Gonzalo Mateos, Pablo Musé,
• Abstract要約: グラフ信号処理は、脳の機能と構造の間の相互作用を明らかにする重要なツールである。 我々の研究は、教師付きコントラスト学習手法を探求することによって、この方向へのさらなる一歩を表している。 ヒューマン・コネクトーム・プロジェクト(Human Connectome Project)データを用いた性別分類タスクにおいて,最先端のパフォーマンスを実現するフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.444875183336163
• License:
• Abstract: With recent advancements in non-invasive techniques for measuring brain activity, such as magnetic resonance imaging (MRI), the study of structural and functional brain networks through graph signal processing (GSP) has gained notable prominence. GSP stands as a key tool in unraveling the interplay between the brain's function and structure, enabling the analysis of graphs defined by the connections between regions of interest -- referred to as connectomes in this context. Our work represents a further step in this direction by exploring supervised contrastive learning methods within the realm of graph representation learning. The main objective of this approach is to generate subject-level (i.e., graph-level) vector representations that bring together subjects sharing the same label while separating those with different labels. These connectome embeddings are derived from a graph neural network Encoder-Decoder architecture, which jointly considers structural and functional connectivity. By leveraging data augmentation techniques, the proposed framework achieves state-of-the-art performance in a gender classification task using Human Connectome Project data. More broadly, our connectome-centric methodological advances support the promising prospect of using GSP to discover more about brain function, with potential impact to understanding heterogeneity in the neurodegeneration for precision medicine and diagnosis.
• Abstract（参考訳）: 磁気共鳴画像(MRI)などの非侵襲的脳活動測定技術の進歩により、グラフ信号処理(GSP)による構造的および機能的脳ネットワークの研究が注目されている。 GSPは、脳の機能と構造の間の相互作用を解き明かす鍵となるツールであり、この文脈でコネクトームと呼ばれる関心領域間の接続によって定義されるグラフの分析を可能にする。 本研究は,グラフ表現学習の領域において,教師付きコントラスト学習手法を探求することによって,この方向へのさらなるステップを示す。 このアプローチの主な目的は、異なるラベルを分離しながら同じラベルを共有する被写体(グラフレベル)ベクトル表現を生成することである。 これらのコネクトームの埋め込みは、構造的および機能的接続性を考慮したグラフニューラルネットワークEncoder-Decoderアーキテクチャから導かれる。 提案フレームワークは,データ拡張技術を活用することにより,Human Connectome Projectデータを用いたジェンダー分類タスクにおいて,最先端のパフォーマンスを実現する。 より広範に、我々のコネクトーム中心の方法論の進歩は、GSPを用いて脳機能に関するさらなる発見を期待できる可能性を支持する。

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