基于波纹的复杂变压器用于通过直接建模真实和虚构组件来诊断神经发育障碍

科学领域:

• 神经成像和计算神经科学
• 大脑动力学和光谱分析

背景情况:

• 休息状态功能磁共振成像 (rs-fMRI) 揭示了内在的大脑活动,这对于理解大脑疾病至关重要.
• 传统的频域分析 (例如,里埃变换) 与非静态信号相扎,并且经常忽略复杂的光谱组件 (真实/虚构部分).

研究的目的:

• 为 rs-fMRI 分析开发一种新的基于变压器的框架,该框架明确模拟光谱数据的真实和虚构组件.
• 通过利用未充分利用的光谱信息,改善自闭症谱系障碍 (ASD) 和注意力缺陷多动性障碍 (ADHD) 的诊断分类.

主要方法:

• 提出了一个整合光谱,时间和空间注意模块的变压器架构,以模拟rs-fMRI的连续波形变换 (CWT) 系数的真实和虚构组件.
• 利用自我和交叉注意力机制,共同分析内部和组件间的关系.
• 验证了自闭症脑成像数据交换 (ABIDE-I) 和ADHD-200数据集的框架.

主要成果:

• 与现有方法相比,实现了ASD和ADHD的最先进的分类性能.
• 废弃研究证实了使用真实和虚构组件相对于传统特征的好处,并验证了单个模块的贡献.
• 基于注意力的分析确定了频率和区域特定的模式,与ASD和ADHD中已知的神经生物学变化保持一致.

结论:

• 基于CWT的rs-fMRI数据的真实和虚构组件的联合建模可以提高神经发育障碍的诊断性能.
• 拟议的变压器框架通过突出特定的光谱和空间模式,为ASD和ADHD的神经生物学提供了可解释的见解.