Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Brain Graph Foundation Model: Pre-Training and Prompt-Tuning for Any Atlas and Disorder

論文の概要: A Brain Graph Foundation Model: Pre-Training and Prompt-Tuning for Any Atlas and Disorder

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.02044v2
Date: Sun, 03 Aug 2025 12:24:00 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-08-05 14:07:56.980854
Title: A Brain Graph Foundation Model: Pre-Training and Prompt-Tuning for Any Atlas and Disorder
Title（参考訳）: Brain Graph Foundationモデル - 任意のアトラスと障害に対する事前トレーニングとプロンプトチューニング
Authors: Xinxu Wei, Kanhao Zhao, Yong Jiao, Lifang He, Yu Zhang,
Abstract要約: 本稿では,脳グラフ基盤モデルを構築するための,グラフに基づく新しい事前学習パラダイムを提案する。 BrainGFMは、様々なパーセレーションと様々な脳のアトラスの混合物で事前訓練されている。 BrainGFMは、25の一般的な神経疾患と精神疾患にまたがる27のデータセットで事前訓練されている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.83654608793608
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: As large language models (LLMs) continue to revolutionize AI research, there is a growing interest in building large-scale brain foundation models to advance neuroscience. While most existing brain foundation models are pre-trained on time-series signals or connectome features, we propose a novel graph-based pre-training paradigm for constructing a brain graph foundation model. In this paper, we introduce the Brain Graph Foundation Model, termed BrainGFM, a unified framework that leverages graph contrastive learning and graph masked autoencoders for large-scale fMRI-based pre-training. BrainGFM is pre-trained on a diverse mixture of brain atlases with varying parcellations, significantly expanding the pre-training corpus and enhancing the model's ability to generalize across heterogeneous fMRI-derived brain representations. To support efficient and versatile downstream transfer, we integrate both graph prompts and language prompts into the model design, enabling BrainGFM to flexibly adapt to a wide range of atlases, neurological and psychiatric disorders, and task settings. Furthermore, we employ meta-learning to optimize the graph prompts, facilitating strong generalization to previously unseen disorders under both few-shot and zero-shot learning conditions via language-guided prompting. BrainGFM is pre-trained on 27 neuroimaging datasets spanning 25 common neurological and psychiatric disorders, encompassing 2 types of brain atlases (functional and anatomical) across 8 widely-used parcellations, and covering over 25,000 subjects, 60,000 fMRI scans, and a total of 400,000 graph samples aggregated across all atlases and parcellations. The code is available at: https://github.com/weixinxu666/BrainGFM
Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)がAI研究に革命をもたらし続けている中、脳科学を進歩させるために大規模な脳基盤モデルの構築への関心が高まっている。既存の脳基盤モデルの多くは時系列信号やコネクトームの特徴に基づいて事前学習されているが,脳基盤モデルを構築するための新しいグラフベースの事前学習パラダイムを提案する。本稿では,グラフコントラスト学習とグラフマスク付きオートエンコーダを活用した大規模なfMRI事前学習のための統合フレームワークBrainGFMを提案する。 BrainGFMは、様々なパーセレーションと様々な脳アトラスの混合物で事前訓練され、トレーニング前のコーパスを著しく拡張し、異種fMRI由来の脳表現を一般化するモデルの能力を増強する。グラフプロンプトと言語プロンプトをモデル設計に統合し,脳GFMが幅広いアトラス,神経・精神疾患,タスク設定に柔軟に対応できるようにする。さらに、メタラーニングを用いてグラフプロンプトを最適化し、言語誘導プロンプトを用いて、未確認およびゼロショットの学習条件下での障害に対する強力な一般化を促進する。 BrainGFMは、25の一般的な神経疾患と精神疾患にまたがる27の神経画像データセットで事前訓練されており、広範に使われている8つのパーセレーションに2種類の脳アトラス(機能的および解剖学的)を包含し、25,000人以上の被験者、6万のfMRIスキャン、合計40万のグラフサンプルを全てのアトラスとパーセレーションに集約している。コードは以下の通り。 https://github.com/weixinxu666/BrainGFM

関連論文リスト

A Brain-to-Population Graph Learning Framework for Diagnosing Brain Disorders [4.240715287754908]
本稿では2段階のBrain-to-Population Graph Learningフレームワークを提案する。脳表象学習と呼ばれる第1段階では、GPT-4からの脳のアトラス知識を活用して、グラフ表現を充実させる。第2段階では、集団障害診断と呼ばれる表現型データは、集団グラフ構築に組み込まれ、コンバウンディング効果を緩和するために特徴融合される。
論文参考訳（メタデータ） (2025-06-19T07:32:57Z)
Voxel-Level Brain States Prediction Using Swin Transformer [65.9194533414066]
本稿では, 4D Shifted Window (Swin) Transformer をエンコーダとして用い, 時間的情報を効率よく学習し, 畳み込みデコーダを用いて入力fMRIデータと同じ空間的, 時間的解像度で脳状態の予測を可能にするアーキテクチャを提案する。前回の23.04s fMRI時系列に基づいて7.2sの安静時脳活動を予測すると,高い精度が得られた。これは、人間の脳の時間的構造が高解像度でSwin Transformerモデルによって学習できることを示す有望な証拠である。
論文参考訳（メタデータ） (2025-06-13T04:14:38Z)
Rethinking Functional Brain Connectome Analysis: Do Graph Deep Learning Models Help? [26.993152836226084]
4つの大規模神経画像研究に基づくグラフ深層学習モデルの再検討を行った。グラフ深層学習モデルの目印であるメッセージアグリゲーション機構は,通常想定されるような予測性能には役に立たないことがわかった。この問題に対処するために,線形モデルとグラフ注意ネットワークを組み合わせたハイブリッドモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2025-01-28T07:24:16Z)
Knowledge-Guided Prompt Learning for Lifespan Brain MR Image Segmentation [53.70131202548981]
本稿では,脳MRIにKGPL(Knowledge-Guided Prompt Learning)を用いた2段階のセグメンテーションフレームワークを提案する。具体的には,大規模データセットと準最適ラベルを用いたトレーニング前セグメンテーションモデルについて述べる。知識的プロンプトの導入は、解剖学的多様性と生物学的プロセスの間の意味的関係を捉えている。
論文参考訳（メタデータ） (2024-07-31T04:32:43Z)
BrainSegFounder: Towards 3D Foundation Models for Neuroimage Segmentation [6.5388528484686885]
本研究は,医療基盤モデルの創出に向けた新しいアプローチを紹介する。本稿では,視覚変換器を用いた2段階事前学習手法を提案する。 BrainFounderは、これまでの勝利ソリューションの成果を上回る、大幅なパフォーマンス向上を実演している。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-14T19:49:45Z)
Graph Neural Networks for Brain Graph Learning: A Survey [53.74244221027981]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ構造化データのマイニングにおいて大きな優位性を示している。脳障害解析のための脳グラフ表現を学習するGNNが最近注目を集めている。本稿では,GNNを利用した脳グラフ学習の成果をレビューすることで,このギャップを埋めることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-01T02:47:39Z)
MindBridge: A Cross-Subject Brain Decoding Framework [60.58552697067837]
脳の復号化は、獲得した脳信号から刺激を再構築することを目的としている。現在、脳の復号化はモデルごとのオブジェクトごとのパラダイムに限られている。我々は,1つのモデルのみを用いることで,オブジェクト間脳デコーディングを実現するMindBridgeを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-11T15:46:42Z)
HDGL: A hierarchical dynamic graph representation learning model for brain disorder classification [1.7495515703051119]
上記の課題に対処するために設計された最初のモデルである階層型動的グラフ表現学習(HDGL)モデルを提案する。 ABIDEおよびADHD-200データセットを用いて提案モデルの性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-11-06T06:29:23Z)
UniBrain: Universal Brain MRI Diagnosis with Hierarchical Knowledge-enhanced Pre-training [66.16134293168535]
我々はUniBrainと呼ばれるユニバーサル脳MRI診断のための階層的知識強化事前訓練フレームワークを提案する。具体的には、UniBrainは、定期的な診断から24,770のイメージレポートペアの大規模なデータセットを活用する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-13T09:22:49Z)
DBGDGM: Dynamic Brain Graph Deep Generative Model [63.23390833353625]
グラフは機能的磁気画像(fMRI)データから得られる脳活動の自然な表現である。機能的接続ネットワーク(FCN)として知られる解剖学的脳領域のクラスターは、脳の機能や機能不全を理解するのに有用なバイオマーカーとなる時間的関係を符号化することが知られている。しかし、以前の研究は脳の時間的ダイナミクスを無視し、静的グラフに焦点を当てていた。本稿では,脳の領域を時間的に進化するコミュニティにクラスタリングし,非教師なしノードの動的埋め込みを学習する動的脳グラフ深部生成モデル(DBGDGM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-01-26T20:45:30Z)
Data-Driven Network Neuroscience: On Data Collection and Benchmark [6.796086914275059]
本稿では,神経科学,機械学習,グラフ解析の交わりにおける潜在的な研究のための,機能的ヒト脳ネットワークデータの収集について述べる。データセットは6つの異なるソースから始まり、4つの脳の状態をカバーし、合計で2,702人の被験者で構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (2022-11-11T02:14:28Z)
BrainFormer: A Hybrid CNN-Transformer Model for Brain fMRI Data Classification [31.83866719445596]
BrainFormerは、単一のfMRIボリュームを持つ脳疾患分類のための一般的なハイブリッドトランスフォーマーアーキテクチャである。 BrainFormerは、各voxel内のローカルキューを3D畳み込みでモデル化することによって構築される。我々は、ABIDE、ADNI、MPILMBB、ADHD-200、ECHOを含む5つの独立して取得したデータセット上でBrainFormerを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-08-05T07:54:10Z)
Contrastive Brain Network Learning via Hierarchical Signed Graph Pooling Model [64.29487107585665]
脳機能ネットワーク上のグラフ表現学習技術は、臨床表現型および神経変性疾患のための新しいバイオマーカーの発見を容易にする。本稿では,脳機能ネットワークからグラフレベル表現を抽出する階層型グラフ表現学習モデルを提案する。また、モデルの性能をさらに向上させるために、機能的脳ネットワークデータをコントラスト学習のために拡張する新たな戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-07-14T20:03:52Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。