論文の概要: Spatiotemporal Learning of Brain Dynamics from fMRI Using Frequency-Specific Multi-Band Attention for Cognitive and Psychiatric Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.23394v1
• Date: Sun, 30 Mar 2025 10:56:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-01 19:35:57.099771
• Title: Spatiotemporal Learning of Brain Dynamics from fMRI Using Frequency-Specific Multi-Band Attention for Cognitive and Psychiatric Applications
• Title（参考訳）: 認知・精神医学的応用のための周波数特異的マルチバンド注意を用いたfMRIからの脳波の時空間学習
• Authors: Sangyoon Bae, Junbeom Kwon, Shinjae Yoo, Jiook Cha,
• Abstract要約: 我々は、fMRIから周波数特異的脳波をモデル化するトランスフォーマーベースのフレームワークであるMulti-Band Brain Net(MBBN)を紹介する。 MBBNは3つの大規模なニューロイメージングコホートで45,951人の個人を訓練し、これまで検出できなかった周波数依存性のネットワーク相互作用を明らかにした。 MBBNは最先端の手法よりも予測精度が30.59%高い。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.199807441687141
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Understanding how the brain's complex nonlinear dynamics give rise to adaptive cognition and behavior is a central challenge in neuroscience. These dynamics exhibit scale-free and multifractal properties, influencing the reconfiguration of neural networks. However, conventional neuroimaging models are constrained by linear and stationary assumptions, limiting their ability to capture these processes. Transformer-based architectures, known for capturing long-range dependencies, align well with the brain's hierarchical and temporal organization. We introduce Multi-Band Brain Net (MBBN), a transformer-based framework that models frequency-specific spatiotemporal brain dynamics from fMRI by integrating scale-free network principles with frequency-resolved multi-band self-attention. Trained on three large-scale neuroimaging cohorts (UK Biobank, ABCD, ABIDE) totaling 45,951 individuals, MBBN reveals previously undetectable frequency-dependent network interactions, shedding light on connectivity disruptions in psychiatric conditions (ADHD, ASD, depression). This validation shows robust generalizability and highlights core neural principles conserved across populations. MBBN achieves up to 30.59% higher predictive accuracy than state-of-the-art methods, demonstrating the advantage of frequency-informed spatiotemporal modeling in capturing latent neural computations. MBBN's interpretability uncovers novel frequency-specific biomarkers for neurodevelopmental disorders, providing insights into the hierarchical organization of brain function. By offering an interpretable framework for spatiotemporal learning, MBBN provides insights into how neural computations underpin cognitive function and psychiatric vulnerability, with implications for brain decoding, cognitive neuroscience, and precision psychiatry.
• Abstract（参考訳）: 脳の複雑な非線形ダイナミクスがどのように適応的な認知と行動をもたらすかを理解することは神経科学における中心的な課題である。 これらのダイナミクスは、スケールフリーでマルチフラクタルな性質を示し、ニューラルネットワークの再構成に影響を与える。 しかし、従来のニューロイメージングモデルは線形および定常的な仮定によって制約され、これらの過程を捉える能力を制限する。 長距離依存を捉えることで知られているトランスフォーマーベースのアーキテクチャは、脳の階層的・時間的組織とよく一致している。 周波数分解型マルチバンド自己アテンションとスケールフリーネットワークの原理を統合することで、fMRIから周波数特異的時空間脳波をモデル化するトランスフォーマーベースのフレームワークであるMulti-Band Brain Net(MBBN)を紹介する。 MBBNは、UK Biobank、ABCD、ABIDEの3つの大規模なニューロイメージングコホート(計45,951人)で訓練され、これまで検出できなかった周波数依存のネットワーク相互作用を明らかにし、精神疾患(ADHD、ASD、うつ病)の接続障害に光を当てている。 この検証は、堅牢な一般化可能性を示し、人口間で保存される中核的な神経原理を強調している。 MBBNは最先端の手法よりも最大30.59%高い予測精度を達成し、潜時ニューラルネットワークのキャプチャにおける周波数インフォームド時空間モデリングの利点を示す。 MBBNの解釈性は、神経発達障害に対する新しい周波数特異的なバイオマーカーを発見し、脳機能の階層的構造に関する洞察を与える。 時空間学習のための解釈可能なフレームワークを提供することにより、MBBNは、神経計算が認知機能や精神医学的脆弱性をどのように支えているかについての洞察を与え、脳の復号化、認知神経科学、精密精神医学に影響を及ぼす。

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