論文の概要: NeuroLIP: Interpretable and Fair Cross-Modal Alignment of fMRI and Phenotypic Text
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.21964v1
- Date: Thu, 27 Mar 2025 20:22:42 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-31 19:09:59.478379
- Title: NeuroLIP: Interpretable and Fair Cross-Modal Alignment of fMRI and Phenotypic Text
- Title（参考訳）: NeuroLIP:fMRIとフェノタイプテキストの解釈可能かつ公平な相互アライメント
- Authors: Yanting Yang, Xiaoxiao Li,
- Abstract要約: 本稿では,新しいクロスモーダル・コントラスト学習フレームワークであるNeuroLIPを提案する。
テキストトークン条件付注意 (TTCA) および局所化トークン (CALT) によるクロスモーダルアライメントを各疾患関連表現型トークンによる脳領域レベルの埋め込みに導入する。
トークンレベルの注意マップを通じて解釈可能性を改善し、脳の領域と疾患の関連を明らかにする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.129107057116894
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Integrating functional magnetic resonance imaging (fMRI) connectivity data with phenotypic textual descriptors (e.g., disease label, demographic data) holds significant potential to advance our understanding of neurological conditions. However, existing cross-modal alignment methods often lack interpretability and risk introducing biases by encoding sensitive attributes together with diagnostic-related features. In this work, we propose NeuroLIP, a novel cross-modal contrastive learning framework. We introduce text token-conditioned attention (TTCA) and cross-modal alignment via localized tokens (CALT) to the brain region-level embeddings with each disease-related phenotypic token. It improves interpretability via token-level attention maps, revealing brain region-disease associations. To mitigate bias, we propose a loss for sensitive attribute disentanglement that maximizes the attention distance between disease tokens and sensitive attribute tokens, reducing unintended correlations in downstream predictions. Additionally, we incorporate a negative gradient technique that reverses the sign of CALT loss on sensitive attributes, further discouraging the alignment of these features. Experiments on neuroimaging datasets (ABIDE and ADHD-200) demonstrate NeuroLIP's superiority in terms of fairness metrics while maintaining the overall best standard metric performance. Qualitative visualization of attention maps highlights neuroanatomical patterns aligned with diagnostic characteristics, validated by the neuroscientific literature. Our work advances the development of transparent and equitable neuroimaging AI.
- Abstract（参考訳）: 機能的磁気共鳴画像(fMRI)接続データを表現型テキスト記述子(例えば、疾患ラベル、人口統計データ)と統合することは、神経疾患の理解を深める大きな可能性を秘めている。
しかし、既存のクロスモーダルアライメント手法は、診断関連の特徴とともにセンシティブな属性を符号化することで、解釈可能性やリスク導入バイアスを欠くことが多い。
本研究では,新しいクロスモーダルコントラスト学習フレームワークであるNeuroLIPを提案する。
テキストトークン条件付注意 (TTCA) および局所化トークン (CALT) によるクロスモーダルアライメントを各疾患関連表現型トークンによる脳領域レベルの埋め込みに導入する。
トークンレベルの注意マップを通じて解釈可能性を改善し、脳の領域と疾患の関連を明らかにする。
バイアスを軽減するために,障害トークンと属性トークンとの注意距離を最大化し,下流予測における意図しない相関を低減できる属性非絡み合いの損失を提案する。
さらに、感度特性に対するCALT損失の兆候を逆転させる負の勾配法を導入し、これらの特徴のアライメントを阻害する。
ニューロイメージングデータセット(ABIDEとADHD-200)の実験は、全体的な標準メトリック性能を維持しながら、フェアネス指標の点でNeuroLIPの優位性を実証している。
注意マップの質的な可視化は、神経科学文献によって検証された診断特性に沿った神経解剖学的パターンを強調している。
我々の研究は透明で公平なニューロイメージングAIの開発を進める。
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