論文の概要: Towards Zero-Shot Task-Generalizable Learning on fMRI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.10662v1
• Date: Sat, 15 Feb 2025 03:59:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:08:45.931369
• Title: Towards Zero-Shot Task-Generalizable Learning on fMRI
• Title（参考訳）: fMRIにおけるゼロショットタスク一般化型学習に向けて
• Authors: Jiyao Wang, Nicha C. Dvornek, Peiyu Duan, Lawrence H. Staib, James S. Duncan,
• Abstract要約: 本稿では,異なるタスクで得られたタスクベースのfMRIを集約し,一般化可能なモデルをトレーニングするタスク認識ネットワークTA-GATを提案する。 提案したアーキテクチャは、どんなニューラルネットワークアーキテクチャでもプラグイン・アンド・プレイが可能で、fMRIタスクの以前の知識を機能的脳パターンのキャプチャに組み込むことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.90774796922676
• License:
• Abstract: Functional MRI measuring BOLD signal is an increasingly important imaging modality in studying brain functions and neurological disorders. It can be acquired in either a resting-state or a task-based paradigm. Compared to resting-state fMRI, task-based fMRI is acquired while the subject is performing a specific task designed to enhance study-related brain activities. Consequently, it generally has more informative task-dependent signals. However, due to the variety of task designs, it is much more difficult than in resting state to aggregate task-based fMRI acquired in different tasks to train a generalizable model. To resolve this complication, we propose a supervised task-aware network TA-GAT that jointly learns a general-purpose encoder and task-specific contextual information. The encoder-generated embedding and the learned contextual information are then combined as input to multiple modules for performing downstream tasks. We believe that the proposed task-aware architecture can plug-and-play in any neural network architecture to incorporate the prior knowledge of fMRI tasks into capturing functional brain patterns.
• Abstract（参考訳）: BOLD信号を測定する機能MRIは、脳機能や神経疾患の研究において、ますます重要な画像モダリティである。 これは、安静状態またはタスクベースのパラダイムで取得できる。 静止状態fMRIと比較して、被験者は研究関連脳活動を強化するために特定のタスクを実行している間に、タスクベースのfMRIを取得する。 その結果、一般に、より情報的なタスク依存の信号を持つ。 しかし,タスク設計の多様さから,様々なタスクで取得したタスクベースfMRIを静止状態に集約し,一般化可能なモデルを訓練するよりもはるかに困難である。 この問題を解決するために,汎用エンコーダとタスク固有のコンテキスト情報を共同で学習するタスク認識ネットワークTA-GATを提案する。 エンコーダが生成した埋め込みと学習されたコンテキスト情報は、下流タスクを実行するための複数のモジュールへの入力として結合される。 提案したタスク認識アーキテクチャは、どんなニューラルネットワークアーキテクチャでもプラグイン・アンド・プレイが可能であり、fMRIタスクの以前の知識を機能的脳パターンのキャプチャに組み込むことができると考えています。

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