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1 韩国庆熙大学生命科学学院生物制药生物技术系,龙仁市 17104;rezaulshimul@khu.ac.kr(MRK);niajmorshed96@khu.ac.kr(MNM);safiadorin@khu.ac.kr(SI);dcyang@khu.ac.kr(DCY) 2 孟加拉国库什蒂亚 7003 伊斯兰大学生物科学学院生物技术和遗传工程系 3 孟加拉国拉杰沙希附属大学瓦伦德拉生物科学研究所微生物学系,纳托尔,拉杰沙希 6400 4 韩国庆熙大学生命科学学院生物技术研究生院,龙仁市 17104;shnwzmohd@yahoo.com(SM);ramyabinfo@gmail.com(RM); yeonjukim@khu.ac.kr (YJK) 5 Hanbangbio Inc., Yongin-si 17104, Republic of Republic 6 Department of Veterinary International Medicine, College of Veterinary Medicine, Chungnam National University, Daejeon 34134, Republic of Republic 7 AIBIOME, 6, Jeonmin-ro 30beon-gil, Yuseong-gu 34052, Republic of韩国 * 通讯地址:jh.song@cnu.ac.kr (JHS); dongukyang82@gmail.com (DUY)
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为了了解大脑功能和精神障碍,人脑通常被建模为感兴趣区域 (ROI) 及其连接的网络。最近,基于 Transformer 的模型已经针对不同类型的数据(包括图)进行了研究,结果显示可广泛提高性能。在这项工作中,我们研究了基于 Transformer 的大脑网络分析模型。在数据的独特属性的驱动下,我们将大脑网络建模为具有固定大小和顺序的节点的图,这使我们能够 (1) 使用连接配置文件作为节点特征来提供自然且低成本的位置信息,以及 (2) 学习 ROI 之间的成对连接强度,并在个体之间使用有效的注意力权重,从而对下游分析任务具有预测性。此外,我们提出了一种基于自监督软聚类和正交投影的正交聚类读取操作。该设计考虑了决定 ROI 组之间相似行为的底层功能模块,从而产生可区分的聚类感知节点嵌入和信息图嵌入。最后,我们在唯一一个公开可用的大型脑网络数据集 ABIDE 上重新标准化了评估流程,以便对不同的模型进行有意义的比较。实验结果表明,我们提出的 B RAIN N ETWORK T TRANSFORMER 在公开的 ABIDE 和我们受限的 ABCD 数据集上都有明显的改进。实现可在 https://github.com/Wayfear/BrainNetworkTransformer 上获得。
SSM健康圣路易斯大学医院SSM健康圣路易斯大学医院医院医院乔丹·斯科特(Jordan Scott)博士是董事会认证的Brian Miremadi博士,目前是Aimalohi Esechie博士的董事会神经科医生,目前是一名血管认证的神经学家,目前是介入神经病学神经病学研究员。她在SSM Health SLU医院的最高领域介入神经病学研究金计划。专业知识包括SSM Health SLU医院的横向计划。他是医院骨髓炎和脑炎的组成部分。Esechie博士,他是MASN Team Stroke团队和MASN的一部分,从医学院毕业,以帮助改善居民,护士和其他圣乔治大学患者学校的中风成果。Miremadi博士从医务人员毕业,以确保圣乔治,格林纳达的中风医学和患者大学的医学院获得了他们在密苏里州神经病学 - 堪萨斯城的住院医师的最佳医疗服务。需要。Scott博士毕业于德克萨斯州加尔维斯顿萨巴大学分校的德克萨斯大学医学院医学院。她有医学,并完成了他的居留权,在德克萨斯理工大学的20多个神经病学中发表了审查期刊,并且是健康科学中心的成员。美国神经病学和血管与介入神经病学会。