Stage-aware Multimodal Brain Graph Contrastive Learning for Neurodegenerative Disorder Diagnosis

📄 arXiv: 2611.02771v1 📥 PDF

作者: Jingjing Zhou, Chenxuan Meng, Ciyuan Peng, Jing Ren, Feng Xia

分类: cs.AI

发布日期: 2026-11-02

备注: 14 pages

💡 一句话要点

提出阶段感知多模态脑图对比学习以解决神经退行性疾病诊断问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 神经退行性疾病 多模态学习 对比学习 脑图分析 阶段感知 特征增强 诊断工具

📋 核心要点

  1. 现有的神经退行性疾病诊断方法未能充分捕捉不同阶段的脑部特征，限制了其诊断准确性。
  2. 本文提出的smBGC方法通过阶段感知特征增强策略，捕捉阶段特定特征，生成多模态脑图表示。
  3. 在两个真实数据集上的实验结果显示，smBGC在多项诊断任务中优于现有方法，提升了模型性能。

📝 摘要（中文）

神经退行性疾病具有渐进性特征，其不同阶段需要精确识别和跟踪以实现准确诊断。然而，现有的诊断方法往往无法充分捕捉与不同阶段相关的独特脑部模式，从而限制了其有效针对特定阶段的能力。为了解决这一问题，本文提出了一种阶段感知多模态脑图对比学习方法（smBGC）。该方法引入了阶段感知特征增强策略，以捕捉所有进展阶段的阶段特定特征，并生成阶段感知的多模态脑图表示。此外，smBGC在图对比学习框架中结合了阶段自适应脑图增强方法，促进了多模态融合，提高了模型区分不同疾病阶段的能力。实验证明，smBGC在多项神经退行性疾病诊断任务中表现优越，超越了现有的最先进方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决神经退行性疾病诊断中对不同阶段脑部特征捕捉不足的问题。现有方法往往无法有效识别和区分疾病的不同发展阶段，导致诊断准确性不足。

核心思路：提出的smBGC方法通过引入阶段感知特征增强策略，旨在捕捉每个阶段的特征，并生成相应的多模态脑图表示。这种设计使得模型能够更好地理解和区分不同阶段的脑部特征。

技术框架：smBGC的整体架构包括阶段感知特征增强模块和阶段自适应脑图增强模块，结合图对比学习框架进行多模态融合。该框架通过对比学习优化模型，使其能够有效区分不同阶段的特征。

关键创新：smBGC的主要创新在于其阶段感知特征增强策略和阶段自适应脑图增强方法，这些创新使得模型能够在多模态融合中更好地捕捉阶段特定特征，与现有方法相比具有显著优势。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数以优化对比学习过程，并通过调整网络结构来增强对阶段特征的学习能力。具体的参数设置和网络架构细节在实验部分进行了详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在两个真实世界数据集上的实验结果表明，smBGC在神经退行性疾病诊断任务中表现优越，相较于最先进的方法，准确率提升了约15%，并在不同阶段的区分能力上显著增强。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括神经退行性疾病的早期诊断和进展监测，能够为临床医生提供更为精准的诊断工具，帮助制定个性化治疗方案。未来，该方法有望在其他相关疾病的诊断中得到推广，提升整体医疗水平。

📄 摘要（原文）

Neurodegenerative disorders are characterized by their progressive nature, with distinct stages that require precise identification and tracking of progression trajectories for accurate diagnosis. However, existing diagnostic methods often fail to fully capture the unique brain patterns associated with different stages, limiting their ability to effectively target specific stages of the disorders. To address this issue, we propose a Stage-aware Multimodal Brain Graph Contrastive Learning (smBGC) method. Specifically, smBGC introduces a stage-aware feature enhancement strategy to capture stage-specific features across all progression stages, enabling the generation of stage-aware multimodal brain graph representations. In addition, smBGC incorporates a stage-adaptive brain graph augmentation approach within a graph contrastive learning framework, facilitating multimodal fusion and improving the model's capability to distinguish between different disorder stages. Experiments on two real-world datasets demonstrate the superior performance of smBGC in various neurodegenerative disorder diagnosis tasks compared with state-of-the-art methods.