論文の概要: Hierarchical Characterization of Brain Dynamics via State Space-based Vector Quantization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.22952v1
• Date: Sat, 28 Jun 2025 17:12:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-01 21:27:53.642573
• Title: Hierarchical Characterization of Brain Dynamics via State Space-based Vector Quantization
• Title（参考訳）: 状態空間に基づくベクトル量子化による脳のダイナミクスの階層的解析
• Abstract要約: 本研究では、状態空間モデルに基づく階層構造における脳の状態と遷移を定量化する階層的状態空間に基づくトークン化ネットワークHSTを提案する。 我々はHSTを2つの公開fMRIデータセットで検証し、脳の階層的ダイナミクスを定量化する効果を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Understanding brain dynamics through functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI) remains a fundamental challenge in neuroscience, particularly in capturing how the brain transitions between various functional states. Recently, metastability, which refers to temporarily stable brain states, has offered a promising paradigm to quantify complex brain signals into interpretable, discretized representations. In particular, compared to cluster-based machine learning approaches, tokenization approaches leveraging vector quantization have shown promise in representation learning with powerful reconstruction and predictive capabilities. However, most existing methods ignore brain transition dependencies and lack a quantification of brain dynamics into representative and stable embeddings. In this study, we propose a Hierarchical State space-based Tokenization network, termed HST, which quantizes brain states and transitions in a hierarchical structure based on a state space-based model. We introduce a refined clustered Vector-Quantization Variational AutoEncoder (VQ-VAE) that incorporates quantization error feedback and clustering to improve quantization performance while facilitating metastability with representative and stable token representations. We validate our HST on two public fMRI datasets, demonstrating its effectiveness in quantifying the hierarchical dynamics of the brain and its potential in disease diagnosis and reconstruction performance. Our method offers a promising framework for the characterization of brain dynamics, facilitating the analysis of metastability.
• Abstract（参考訳）: 機能的磁気共鳴イメージング(fMRI)による脳のダイナミクスの理解は、神経科学における基本的な課題であり、特に脳が様々な機能状態の間でどのように遷移するかを捉えている。 最近、脳の状態を一時的に安定させるメタスタビリティー(Metastability)は、複雑な脳の信号を解釈可能で離散化された表現に定量化する、有望なパラダイムを提供している。 特に、クラスタベースの機械学習アプローチと比較して、ベクトル量子化を利用したトークン化アプローチは、強力な再構成と予測能力を備えた表現学習において有望であることが示されている。 しかし、既存のほとんどの手法は、脳の遷移依存を無視し、代表的で安定した埋め込みへの脳のダイナミクスの定量化を欠いている。 本研究では,階層的空間モデルに基づく階層構造における脳の状態と遷移を定量化する階層的状態空間に基づくトークン化ネットワークHSTを提案する。 本稿では、量子化誤差フィードバックとクラスタリングを組み込んだクラスタ化ベクトル量子化変分自動エンコーダ(VQ-VAE)を導入し、代表および安定なトークン表現によるメタスタビリティを促進しながら、量子化性能を向上させる。 HSTを2つの公開fMRIデータセットで検証し、脳の階層的ダイナミクスの定量化とその疾患診断および再建成績の可能性を実証した。 本手法は,脳の動態を解析する上で有望な枠組みを提供し,メタスタビリティの分析を容易にする。

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