정보과학회논문지 (Journal of KIISE)
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
상측두구의 동적 뇌 연결성 학습 기반 자폐 진단 시스템 |
| 영문제목(English Title) |
An Autism Spectrum Disorder Detection System Based on Learning Dynamic Connectivity of the Superior Temporal Sulcus |
| 저자(Author) |
박경원
부석준
조성배
Kyoung-Won Park
Seok-Jun Bu
Sung-Bae Cho
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 49 NO. 05 PP. 0354 ~ 0359 (2022. 05) |
한글내용
(Korean Abstract) |
시각 피질 영역과 연결된 상측두구의 기형이 자폐증의 주요한 원인이라는 가설을 고려하여, 신경생물학적 증거를 보강하기 위해 두 영역 간의 뇌 기능 연결성을 이용할 수 있는 모델이 필요하다. 본 논문에서는 뇌 영상 이미지 내부의 동적 연결성을 관측치에 근거하여 선택 및 추출할 수 있는 자가집중 메커니즘과 컨볼루션 순환신경망의 조합을 제안한다. 신경망 내부에서 손실되는 동적 연결성을 보존하기 위한 계층 간 연결을 포함하는 구조와 자가 집중 메커니즘을 통해 연결성으로부터 자폐 특성을 선택 추출하는 두 가지 방법을 결합함으로써 일반화 성능을 고려하면서 두 영역의 동적 연결성 보존하는 기능을 제안한다. 제안하는 방법은 10겹 교차검증으로 평가하고, 기존 최고 자폐 진단 성능을 달성한 앙상블 신경망 대비 4.90% 성능 향상을 달성한다. 추가로 신경망의 활성화 영역과 신경망 내부 임베딩 벡터 가중치를 시각화함으로써 제안하는 방법의 자폐 진단 및 뇌 영상 모델링 분야 타당성을 검증한다. |
영문내용
(English Abstract) |
Considering a hypothesis that abnormalities in the superior temporal sulcus (STS) connected with visual cortex regions can be a critical sign of ASD, autism spectrum disorder, a model is required to exploit the brain functional connectivity between the STS and visual cortex to reinforce the neurobiological evidence. This paper proposes a deep learning model comprising attention and convolutional recurrent neural networks that can select and extract the time-series pattern of dynamic connectivity between the two regions within the brain based on observations. By integration of the extracted autism disorder features from dynamic connectivity through attention with the structure containing interlayer connections to preserve the functional connectivity loss within a neural network, the model extracts the connectivity between the STS and visual cortex, leading to an increase in generalization performance. A 10-fold cross-validation to compare the performance shows that the proposed model outperforms the state-of-the-art models by achieving an improvement of 4.90% in the ASD classification. Additionally, we use the proposed method to diagnose ASD by visualizing dynamic brain connectivity of the neural network layers. |
| 키워드(Keyword) |
자폐 스페트럼 장애
동적 연결성
4D 자기 공명 영상
딥러닝
autism spectrum disorder
dynamic connectivity
4D functional magnetic resonance imaging
deep learning
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