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Multi-Scale Dynamic Graph Learning for Brain Disorder Detection With Functional MRI

动态功能连接 功能磁共振成像 计算机科学 人工智能 图形 模式识别(心理学) 静息状态功能磁共振成像 比例(比率) 功能连接 图论 机器学习 神经科学 理论计算机科学 数学 地图学 心理学 组合数学 地理
作者
Yunling Ma,Qianqian Wang,Liang Cao,Long Li,Chaojun Zhang,Lishan Qiao,Mingxia Liu
出处
期刊:IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:31: 3501-3512 被引量:17
标识
DOI:10.1109/tnsre.2023.3309847
摘要

Resting-state functional magnetic resonance imaging (rs-fMRI) has been widely used in the detection of brain disorders such as autism spectrum disorder based on various machine/deep learning techniques. Learning-based methods typically rely on functional connectivity networks (FCNs) derived from blood-oxygen-level-dependent time series of rs-fMRI data to capture interactions between brain regions-of-interest (ROIs). Graph neural networks have been recently used to extract fMRI features from graph-structured FCNs, but cannot effectively characterize spatiotemporal dynamics of FCNs, e.g., the functional connectivity of brain ROIs is dynamically changing in a short period of time. Also, many studies usually focus on single-scale topology of FCN, thereby ignoring the potential complementary topological information of FCN at different spatial resolutions. To this end, in this paper, we propose a multi-scale dynamic graph learning (MDGL) framework to capture multi-scale spatiotemporal dynamic representations of rs-fMRI data for automated brain disorder diagnosis. The MDGL framework consists of three major components: 1) multi-scale dynamic FCN construction using multiple brain atlases to model multi-scale topological information, 2) multi-scale dynamic graph representation learning to capture spatiotemporal information conveyed in fMRI data, and 3) multi-scale feature fusion and classification. Experimental results on two datasets show that MDGL outperforms several state-of-the-art methods.
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