SD-CNN: A static-dynamic convolutional neural network for functional brain networks

计算机科学 卷积神经网络 人工智能 判别式 动态功能连接 循环神经网络 卷积(计算机科学) 分类器(UML) 模式识别(心理学) 功能磁共振成像 人工神经网络 生物 神经科学
作者
Jiashuang Huang,Mingliang Wang,Hengrong Ju,Zhenquan Shi,Weiping Ding,Daoqiang Zhang
出处
期刊:Medical Image Analysis [Elsevier BV]
卷期号:83: 102679-102679 被引量:18
标识
DOI:10.1016/j.media.2022.102679
摘要

Static functional connections (sFCs) and dynamic functional connections (dFCs) have been widely used in the resting-state functional MRI (rs-fMRI) analysis. sFCs, calculated based on entire rs-fMRI scans, can accurately describe the static topology of the brain network. dFCs, estimated by dividing rs-fMRI scans into a series of short sliding windows, are used to reveal time-varying changes in FC patterns. Currently, how to jointly use sFCs and dFCs to identify brain diseases under the framework of deep learning is still a hot issue. To this end, we propose a static-dynamic convolutional neural network for functional brain networks, which involves a static pathway and a dynamic pathway for taking full advantages of sFCs and dFCs. Specifically, the static pathway, using high-resolution convolution filters (i.e., convolution filters with a high number of channels) at a single adjacency matrix of sFCs, is performed to capture static FC patterns. The dynamic pathway, using low-resolution convolution filters at each adjacency matrix of dFCs, is performed to capture time-varying FC patterns. Two types of diffusion connections are used in this model for encouraging the transfer of information between the static pathway and the dynamic pathway, which can make the learned features more discriminative. Furthermore, a static and dynamic combination classifier is introduced to combine features from two pathways for identifying brain diseases. Experiments on two real datasets demonstrate the effectiveness and advantages of our proposed method.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
xcuwlj完成签到 ,获得积分10
6秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
6秒前
小黑猫跑酷完成签到 ,获得积分10
7秒前
称心翠容完成签到,获得积分10
12秒前
科研通AI6应助siv采纳,获得10
13秒前
卫卫完成签到 ,获得积分10
14秒前
15秒前
Liziqi823完成签到,获得积分10
15秒前
资格丘二完成签到 ,获得积分10
18秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
21秒前
星星发布了新的文献求助10
21秒前
依依完成签到 ,获得积分10
22秒前
所所应助苏苏没有可乐采纳,获得10
23秒前
鸣笛应助胖小羊采纳,获得10
25秒前
蓝华完成签到 ,获得积分10
28秒前
搬砖的化学男完成签到 ,获得积分10
28秒前
30秒前
包容店员完成签到 ,获得积分10
30秒前
31秒前
Canma完成签到 ,获得积分10
32秒前
赵程程发布了新的文献求助10
33秒前
35秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
37秒前
罗杰完成签到,获得积分10
38秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
46秒前
小事完成签到 ,获得积分10
46秒前
幸福妙柏完成签到 ,获得积分10
48秒前
落寞剑成完成签到 ,获得积分10
49秒前
BioGO完成签到,获得积分10
50秒前
panda完成签到,获得积分10
50秒前
浪麻麻完成签到 ,获得积分10
51秒前
52秒前
AJ完成签到 ,获得积分0
53秒前
苏苏没有可乐完成签到,获得积分20
55秒前
55秒前
58秒前
学分完成签到 ,获得积分10
59秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
59秒前
杨佳睿完成签到 ,获得积分10
1分钟前
wenbinvan完成签到,获得积分0
1分钟前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
计划经济时代的工厂管理与工人状况(1949-1966)——以郑州市国营工厂为例 500
Comparison of spinal anesthesia and general anesthesia in total hip and total knee arthroplasty: a meta-analysis and systematic review 500
INQUIRY-BASED PEDAGOGY TO SUPPORT STEM LEARNING AND 21ST CENTURY SKILLS: PREPARING NEW TEACHERS TO IMPLEMENT PROJECT AND PROBLEM-BASED LEARNING 500
Modern Britain, 1750 to the Present (第2版) 300
Writing to the Rhythm of Labor Cultural Politics of the Chinese Revolution, 1942–1976 300
Lightning Wires: The Telegraph and China's Technological Modernization, 1860-1890 250
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 纳米技术 计算机科学 内科学 化学工程 复合材料 物理化学 基因 催化作用 遗传学 冶金 电极 光电子学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4597530
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4009101
关于积分的说明 12409876
捐赠科研通 3688331
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2033101
邀请新用户注册赠送积分活动 1066366
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 951605