論文の概要: GDAIP: A Graph-Based Domain Adaptive Framework for Individual Brain Parcellation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.21727v1
• Date: Tue, 29 Jul 2025 12:04:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-30 17:08:56.156316
• Title: GDAIP: A Graph-Based Domain Adaptive Framework for Individual Brain Parcellation
• Title（参考訳）: GDAIP: 個々の脳のパーセレーションのためのグラフベースのドメイン適応フレームワーク
• Authors: Jianfei Zhu, Haiqi Zhu, Shaohui Liu, Feng Jiang, Baichun Wei, Chunzhi Yi,
• Abstract要約: Graph Domain Adaptation for individual Parcellation (GDAIP)は、グラフ注意ネットワーク(GAT)とMinimax Entropy(MME)ベースのドメイン適応を統合する新しいフレームワークである。 グループレベルでも個人レベルでも、クロスデータセットな脳グラフを構築します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.297591748463907
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent deep learning approaches have shown promise in learning such individual brain parcellations from functional magnetic resonance imaging (fMRI). However, most existing methods assume consistent data distributions across domains and struggle with domain shifts inherent to real-world cross-dataset scenarios. To address this challenge, we proposed Graph Domain Adaptation for Individual Parcellation (GDAIP), a novel framework that integrates Graph Attention Networks (GAT) with Minimax Entropy (MME)-based domain adaptation. We construct cross-dataset brain graphs at both the group and individual levels. By leveraging semi-supervised training and adversarial optimization of the prediction entropy on unlabeled vertices from target brain graph, the reference atlas is adapted from the group-level brain graph to the individual brain graph, enabling individual parcellation under cross-dataset settings. We evaluated our method using parcellation visualization, Dice coefficient, and functional homogeneity. Experimental results demonstrate that GDAIP produces individual parcellations with topologically plausible boundaries, strong cross-session consistency, and ability of reflecting functional organization.
• Abstract（参考訳）: 最近のディープラーニングアプローチは、機能的磁気共鳴画像(fMRI)から個々の脳のパーセレーションを学習する上で有望であることを示している。 しかし、既存のほとんどのメソッドは、ドメイン間の一貫性のあるデータ分散を前提としており、現実世界のクロスデータセットシナリオに固有のドメインシフトに苦慮している。 この課題に対処するため、我々は、グラフ注意ネットワーク(GAT)とミニマックスエントロピー(MME)ベースのドメイン適応を統合する新しいフレームワークであるグラフドメイン適応(GDAIP)を提案した。 グループレベルでも個人レベルでも、クロスデータセットな脳グラフを構築します。 対象の脳グラフからラベルなし頂点の予測エントロピーを半教師付きトレーニングと逆向きに最適化することにより、基準アトラスをグループレベルの脳グラフから個別の脳グラフに適応させ、データセット設定下で個別のパーセレーションを可能にする。 本手法を解析可視化,Dice係数,機能的均一性を用いて評価した。 実験により,GDAIPは局所的に可塑性境界,強い断続的整合性,機能的組織を反映する能力を有する個別のパーセルレーションを生成することが示された。

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