BrainMAP: Multimodal Graph Learning For Efficient Brain Disease Localization

📄 arXiv: 2506.11178v1 📥 PDF

作者: Nguyen Linh Dan Le, Jing Ren, Ciyuan Peng, Chengyao Xie, Bowen Li, Feng Xia

分类: cs.CV, cs.LG, cs.NE

发布日期: 2025-06-12

备注: 6 pages, 5 figures

💡 一句话要点

提出BrainMAP以解决脑部疾病定位效率低下问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态图学习 神经退行性疾病 脑部疾病定位 计算效率 跨节点注意力 自适应门控机制 fMRI DTI

📋 核心要点

  1. 现有的图学习方法在定位和提取特定脑区方面存在不足，难以有效识别神经退行性疾病的病理特征。
  2. BrainMAP通过基于AAL图谱的过滤方法，专注于疾病相关的子图，从而提高了计算效率和定位精度。
  3. 实验结果显示，BrainMAP在计算效率上较现有最先进方法提升超过50%，且预测准确性未受影响。

📝 摘要（中文）

近年来，利用图学习技术检测神经退行性疾病的研究迅速增加。然而，现有的基于图的方法通常缺乏定位和提取特定脑区的能力，且多模态脑图模型在计算复杂性上存在局限。本文提出了BrainMAP，一个新颖的多模态图学习框架，旨在高效且精确地识别受神经退行性疾病影响的脑区。BrainMAP采用基于AAL图谱的过滤方法，聚焦于与疾病相关的子图，从而实现超过50%的计算开销减少。此外，采用先进的多模态融合过程，通过跨节点注意力机制对功能性磁共振成像（fMRI）和扩散张量成像（DTI）数据进行对齐，并结合自适应门控机制动态融合这些模态。实验结果表明，BrainMAP在计算效率上优于现有方法，同时保持了预测准确性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有图学习方法在神经退行性疾病定位中的不足，特别是缺乏对特定脑区的提取能力和高计算复杂性的问题。

核心思路：BrainMAP的核心思路是通过聚焦于与疾病相关的子图，利用AAL图谱进行过滤，从而减少计算开销并提高定位精度。

技术框架：BrainMAP的整体架构包括两个主要模块：首先是基于AAL图谱的子图提取模块，其次是多模态融合模块，后者通过跨节点注意力机制和自适应门控机制整合fMRI和DTI数据。

关键创新：BrainMAP的关键创新在于其高效的子图提取方法和动态融合机制，这使得它在计算效率上显著优于现有方法，且能够更准确地定位脑区。

关键设计：在设计中，BrainMAP采用了自适应门控机制来动态调整不同模态的融合程度，并通过跨节点注意力机制确保fMRI和DTI数据的有效对齐，优化了模型的整体性能。

📊 实验亮点

实验结果表明，BrainMAP在计算效率上较现有最先进方法提升超过50%。在保持预测准确性的同时，显著降低了计算开销，展示了其在资源受限设备上的应用潜力。

🎯 应用场景

BrainMAP的研究成果在临床神经科学、脑部疾病诊断和个性化医疗等领域具有广泛的应用潜力。通过高效识别受影响的脑区，能够为医生提供更精准的诊断依据，从而改善患者的治疗方案和预后。未来，该框架还可能扩展到其他神经疾病的研究中，推动相关领域的发展。

📄 摘要（原文）

Recent years have seen a surge in research focused on leveraging graph learning techniques to detect neurodegenerative diseases. However, existing graph-based approaches typically lack the ability to localize and extract the specific brain regions driving neurodegenerative pathology within the full connectome. Additionally, recent works on multimodal brain graph models often suffer from high computational complexity, limiting their practical use in resource-constrained devices. In this study, we present BrainMAP, a novel multimodal graph learning framework designed for precise and computationally efficient identification of brain regions affected by neurodegenerative diseases. First, BrainMAP utilizes an atlas-driven filtering approach guided by the AAL atlas to pinpoint and extract critical brain subgraphs. Unlike recent state-of-the-art methods, which model the entire brain network, BrainMAP achieves more than 50% reduction in computational overhead by concentrating on disease-relevant subgraphs. Second, we employ an advanced multimodal fusion process comprising cross-node attention to align functional magnetic resonance imaging (fMRI) and diffusion tensor imaging (DTI) data, coupled with an adaptive gating mechanism to blend and integrate these modalities dynamically. Experimental results demonstrate that BrainMAP outperforms state-of-the-art methods in computational efficiency, without compromising predictive accuracy.