BG-GAN：生成式 AI 实现阿尔茨海默病脑结构-功能连接表征
人工智能
2025-02-25 v4 图像与视频处理
神经元与认知
摘要
脑结构与功能之间的关系对于揭示包括阿尔茨海默病（AD）在内的脑疾病的发病机制至关重要。然而，将脑结构映射到功能连接是一项极具挑战性的任务。本文提出一种双向图生成对抗网络（BG-GAN）来表征脑结构-功能连接。具体而言，通过设计融合内部图卷积网络（InnerGCN）的模块，BG-GAN 的生成器可利用直接脑区与间接脑区的特征来学习结构域与功能域之间的映射函数。此外，设计了一个名为 Balancer 的新模块以平衡生成器与判别器之间的优化。通过将 Balancer 引入 BG-GAN，结构生成器与功能生成器不仅能缓解模式崩溃问题，还能学习结构与功能特征的互补性。使用阿尔茨海默病神经影像学计划（ADNI）数据集的实验结果表明，生成的结构与功能连接均能提升 AD 的识别准确率。实验发现表明，脑结构与功能之间的关系并非完全的一一对应；同时也表明脑结构是脑功能的基础，且强结构连接主要伴随强功能连接。
引用
@article{arxiv.2309.08916,
title = {BG-GAN: Generative AI Enable Representing Brain Structure-Function Connections for Alzheimer's Disease},
author = {Tong Zhou and Chen Ding and Changhong Jing and Feng Liu and Kevin Hung and Hieu Pham and Mufti Mahmud and Zhihan Lyu and Sibo Qiao and Shuqiang Wang and Kim-Fung Tsang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.08916},
year = {2025}
}