BDHT: Generative AI Enables Causality Analysis for Mild Cognitive Impairment
作者: Qiankun Zuo, Ling Chen, Yanyan Shen, Michael Kwok-Po Ng, Baiying Lei, Shuqiang Wang
分类: eess.IV, cs.CV, q-bio.NC
发布日期: 2023-12-14 (更新: 2024-05-28)
备注: 13pages, 14 figures
💡 一句话要点
提出基于生成对抗网络的脑扩散模型BDHT，用于轻度认知障碍的因果关系分析。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 脑网络 有效连接 扩散模型 轻度认知障碍 因果关系分析
📋 核心要点
- 现有方法依赖特定软件提取功能性时间序列，易受参数设置影响，导致计算误差，降低复杂因果关系建模能力。
- 提出脑扩散模型BDHT，利用结构连接指导逆向去噪过程，提高去噪可靠性和有效连接估计准确性。
- 实验表明，BDHT在有效连接估计的准确性和鲁棒性方面优于现有方法，并能识别MCI相关的方向连接变化。
📝 摘要（中文）
有效连接估计在理解不同脑区之间的交互和信息流动方面起着关键作用。然而，用于估计有效连接的功能性时间序列来源于特定软件，这可能由于不同的参数设置导致较大的计算误差，并降低对脑区之间复杂因果关系建模的能力。本文提出了一种带有分层Transformer的脑扩散模型(BDHT)，用于轻度认知障碍(MCI)分析中的有效连接估计。据我们所知，所提出的脑扩散模型是第一个将扩散模型应用于生成和分析多模态脑网络的应用的生成模型。具体来说，BDHT利用结构连接来有效地指导逆向过程，使去噪过程更加可靠，并保证有效连接估计的准确性。为了提高去噪质量，设计了分层去噪Transformer来学习拓扑空间中的多尺度特征。通过堆叠多头注意力和图卷积网络，设计了图卷积Transformer (GraphConformer)模块，以增强结构-功能互补性，并提高噪声估计能力。去噪扩散模型的实验评估表明了其在估计有效连接方面的有效性。与现有方法相比，该模型在准确性和鲁棒性方面都取得了优异的性能。此外，该模型可以识别改变的方向连接，并提供对MCI治疗的单性生殖的全面理解。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决轻度认知障碍(MCI)患者脑部有效连接估计不准确的问题。现有方法依赖于特定软件提取功能性时间序列，这些软件的参数设置不同会导致计算误差，从而影响对脑区之间复杂因果关系的建模，进而影响MCI的诊断和治疗。
核心思路：论文的核心思路是利用生成式扩散模型，结合结构连接信息，更准确地估计脑部有效连接。通过将结构连接作为先验知识融入扩散模型的逆向去噪过程，可以提高去噪的可靠性和有效连接估计的准确性。
技术框架：BDHT模型包含以下主要模块：1) 扩散模型：用于生成脑网络数据；2) 结构连接引导：利用结构连接信息指导扩散模型的逆向过程；3) 分层去噪Transformer：学习拓扑空间中的多尺度特征，提高去噪质量；4) GraphConformer模块：融合图卷积网络和Transformer，增强结构-功能互补性，提高噪声估计能力。整体流程为：首先利用扩散模型生成脑网络数据，然后利用结构连接信息引导逆向去噪过程，并通过分层去噪Transformer和GraphConformer模块提高去噪质量，最终得到准确的有效连接估计。
关键创新：该论文的关键创新在于将扩散模型应用于脑网络生成和分析，并提出了一种利用结构连接信息引导扩散模型逆向过程的方法。这是首次将扩散模型应用于多模态脑网络，并有效地提高了有效连接估计的准确性和鲁棒性。
关键设计：分层去噪Transformer通过堆叠多头注意力和图卷积网络，学习拓扑空间中的多尺度特征。GraphConformer模块通过融合图卷积网络和Transformer，增强结构-功能互补性，提高噪声估计能力。具体的参数设置和损失函数等技术细节在论文中未详细说明，属于未知信息。
📊 实验亮点
该模型在有效连接估计的准确性和鲁棒性方面优于现有方法。具体性能数据和对比基线在摘要中未明确给出，属于未知信息。但论文强调该模型能够识别改变的方向连接，为理解MCI的病理机制提供了新的视角。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于轻度认知障碍(MCI)的早期诊断、病情评估和治疗方案制定。通过更准确地估计脑部有效连接，可以深入了解MCI的发病机制，并为开发更有效的治疗方法提供理论依据。此外，该方法还可以推广到其他神经系统疾病的研究中。
📄 摘要（原文）
Effective connectivity estimation plays a crucial role in understanding the interactions and information flow between different brain regions. However, the functional time series used for estimating effective connectivity is derived from certain software, which may lead to large computing errors because of different parameter settings and degrade the ability to model complex causal relationships between brain regions. In this paper, a brain diffuser with hierarchical transformer (BDHT) is proposed to estimate effective connectivity for mild cognitive impairment (MCI) analysis. To our best knowledge, the proposed brain diffuser is the first generative model to apply diffusion models to the application of generating and analyzing multimodal brain networks. Specifically, the BDHT leverages structural connectivity to guide the reverse processes in an efficient way. It makes the denoising process more reliable and guarantees effective connectivity estimation accuracy. To improve denoising quality, the hierarchical denoising transformer is designed to learn multi-scale features in topological space. By stacking the multi-head attention and graph convolutional network, the graph convolutional transformer (GraphConformer) module is devised to enhance structure-function complementarity and improve the ability in noise estimation. Experimental evaluations of the denoising diffusion model demonstrate its effectiveness in estimating effective connectivity. The proposed model achieves superior performance in terms of accuracy and robustness compared to existing approaches. Moreover, the proposed model can identify altered directional connections and provide a comprehensive understanding of parthenogenesis for MCI treatment.