論文の概要: BrainSymphony: A Transformer-Driven Fusion of fMRI Time Series and Structural Connectivity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.18314v1
• Date: Mon, 23 Jun 2025 06:00:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-24 19:06:36.872226
• Title: BrainSymphony: A Transformer-Driven Fusion of fMRI Time Series and Structural Connectivity
• Title（参考訳）: BrainSymphony:fMRI時系列と構造接続性のトランスフォーマー駆動融合
• Authors: Moein Khajehnejad, Forough Habibollahi, Adeel Razi,
• Abstract要約: BrainSymphonyは、ニューロイメージングのための軽量でパラメータ効率の良い基礎モデルである。 かなり小さなパブリックデータセットで事前トレーニングされた状態で、最先端のパフォーマンスを実現する。 BrainSymphonyは、アーキテクチャを意識したマルチモーダルモデルがより大きなモデルを上回る可能性があることを証明している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3486335708866606
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Existing foundation models for neuroimaging are often prohibitively large and data-intensive. We introduce BrainSymphony, a lightweight, parameter-efficient foundation model that achieves state-of-the-art performance while being pre-trained on significantly smaller public datasets. BrainSymphony's strong multimodal architecture processes functional MRI data through parallel spatial and temporal transformer streams, which are then efficiently distilled into a unified representation by a Perceiver module. Concurrently, it models structural connectivity from diffusion MRI using a novel signed graph transformer to encode the brain's anatomical structure. These powerful, modality-specific representations are then integrated via an adaptive fusion gate. Despite its compact design, our model consistently outperforms larger models on a diverse range of downstream benchmarks, including classification, prediction, and unsupervised network identification tasks. Furthermore, our model revealed novel insights into brain dynamics using attention maps on a unique external psilocybin neuroimaging dataset (pre- and post-administration). BrainSymphony establishes that architecturally-aware, multimodal models can surpass their larger counterparts, paving the way for more accessible and powerful research in computational neuroscience.
• Abstract（参考訳）: 既存のニューロイメージングの基礎モデルは、しばしば大きめでデータ集約的である。 我々はBrainSymphonyを紹介した。これは軽量でパラメータ効率の良い基礎モデルで、非常に小さな公開データセットで事前トレーニングしながら最先端のパフォーマンスを実現する。 BrainSymphonyの強力なマルチモーダルアーキテクチャは、並列空間および時間変換器ストリームを介して機能的なMRIデータを処理し、Perceiverモジュールによって効率よく統一された表現に抽出する。 同時に、新しい署名付きグラフ変換器を使用して拡散MRIから構造的接続をモデル化し、脳の解剖学的構造を符号化する。 これらの強力でモジュラリティ固有の表現は、適応的な融合ゲートを介して統合される。 そのコンパクトな設計にもかかわらず、我々のモデルは、分類、予測、教師なしネットワーク識別タスクを含む様々なダウンストリームベンチマークにおいて、ずっと大きなモデルより優れています。 さらに,本モデルでは,独自の外部シロシビンニューロイメージングデータセット(前・後管理)の注意マップを用いて,脳のダイナミックスに関する新たな知見を明らかにした。 BrainSymphonyは、アーキテクチャを意識したマルチモーダルモデルがより大きなモデルを超える可能性があることを証明し、計算神経科学におけるよりアクセスしやすく強力な研究の道を開く。

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