論文の概要: Transformers for Multimodal Brain State Decoding: Integrating Functional Magnetic Resonance Imaging Data and Medical Metadata
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.08462v1
- Date: Tue, 09 Dec 2025 10:35:23 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-12-10 22:28:07.921137
- Title: Transformers for Multimodal Brain State Decoding: Integrating Functional Magnetic Resonance Imaging Data and Medical Metadata
- Title（参考訳）: 多モード脳状態復号のための変換器:機能的磁気共鳴イメージングデータと医療メタデータの統合
- Authors: Danial Jafarzadeh Jazi, Maryam Hajiesmaeili,
- Abstract要約: 本稿では,fMRIデータやDICOMメタデータを含むマルチモーダル入力とトランスフォーマーアーキテクチャを統合した新しいフレームワークを提案する。
注意機構を用いることで、複雑な空間的・時間的パターンと文脈的関係を捕捉し、モデルの精度、解釈可能性、堅牢性を向上する。
この枠組みの潜在的堅牢性は、臨床診断、認知神経科学、パーソナライズド医療の応用にまたがる。
- 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: Decoding brain states from functional magnetic resonance imaging (fMRI) data is vital for advancing neuroscience and clinical applications. While traditional machine learning and deep learning approaches have made strides in leveraging the high-dimensional and complex nature of fMRI data, they often fail to utilize the contextual richness provided by Digital Imaging and Communications in Medicine (DICOM) metadata. This paper presents a novel framework integrating transformer-based architectures with multimodal inputs, including fMRI data and DICOM metadata. By employing attention mechanisms, the proposed method captures intricate spatial-temporal patterns and contextual relationships, enhancing model accuracy, interpretability, and robustness. The potential of this framework spans applications in clinical diagnostics, cognitive neuroscience, and personalized medicine. Limitations, such as metadata variability and computational demands, are addressed, and future directions for optimizing scalability and generalizability are discussed.
- Abstract（参考訳）: 機能的磁気共鳴イメージング(fMRI)データから脳の状態を復号することは、神経科学や臨床応用の進展に不可欠である。
従来の機械学習とディープラーニングのアプローチは、fMRIデータの高次元的および複雑な性質を活用することに努力してきたが、Digital Imaging and Communications in Medicine (DICOM)メタデータが提供するコンテキスト豊かさの活用に失敗することが多い。
本稿では,fMRIデータやDICOMメタデータを含むマルチモーダル入力とトランスフォーマーアーキテクチャを統合した新しいフレームワークを提案する。
注意機構を用いることで、複雑な空間的・時間的パターンと文脈的関係を捕捉し、モデルの精度、解釈可能性、堅牢性を向上する。
このフレームワークのポテンシャルは、臨床診断、認知神経科学、パーソナライズド医療の応用に及びます。
メタデータの可変性や計算要求といった制限に対処し、スケーラビリティと一般化性を最適化するための今後の方向性について論じる。
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