Deep Hashing Mutual Learning for Brain Network Classification

计算机科学 散列函数 深度学习 人工智能 机器学习 相互信息 语义相似性 特征学习 模式识别(心理学) 理论计算机科学 计算机安全
作者
Junzhong Ji,Yaqin Zhang
出处
期刊:IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:27 (9): 4489-4499
标识
DOI:10.1109/jbhi.2023.3286421
摘要

Recently, clinical phenotypic semantic information has begun to play an important role in some brain network classification methods based on deep learning. However, most current methods only consider the phenotypic semantic information of individual brain networks but ignore the potential phenotypic characteristics among group brain networks. To address this problem, we present a deep hashing mutual learning (DHML)-based brain network classification method. Specifically, we first design a separable CNN-based deep hashing learning to extract individual topological features of brain networks and map them into hash codes. Secondly, we construct a group brain network relationship graph based on the similarity of phenotypic semantic information, in which each node is a brain network, and the properties of the nodes are the individual features extracted in the previous step. Then, we adopt a GCN-based deep hashing learning to extract the group topological features of the brain network and map them to hash codes. Finally, the two deep hashing learning models perform mutual learning by measuring the distribution differences between the hash codes to achieve the interaction of individual and group features. The experimental results on the three commonly used brain atlases (AAL Atlas, Dosenbach160 Atlas, and CC200 Atlas) of the ABIDE I dataset show that our proposed DHML method achieves optimal classification performance compared with some state-of-the-art methods.
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