이 리뷰는 그래프 신경망(GNN)을 사용하여 기능성 자기공명영상(fMRI) 데이터에서 신경 질환의 생체표지자를 발견하는 연구를 개괄한다.
fMRI 데이터는 시계열 데이터로 표현되며, 이를 그래프 구조로 모델링하는 두 가지 접근법이 있다:
GNN은 fMRI 데이터를 직접 모델링할 수 있어 성능이 향상되었지만, 이들은 "블랙박스" 모델이다. 따라서 모델 설명 기법(explainer)을 사용하여 잠재적 생체표지자를 도출한다.
주요 신경 질환(ADHD, ASD, MDD, SZ, 치매, 파킨슨병)에 대한 GNN 기반 연구를 요약하였다. 대부분의 연구에서 성능이 좋은 모델을 제시했지만, 발견된 두드러진 특징이 연구 간에 크게 다르며, 이들의 강건성을 평가하는 연구는 부족하다.
생체표지자의 강건성을 높이기 위해 새로운 평가 기준을 수립하고, 예측-설명-평가 프레임워크를 제안한다.
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by Yi Hao Chan,... pada arxiv.org 05-02-2024
https://arxiv.org/pdf/2405.00577.pdfPertanyaan yang Lebih Dalam