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基于信息最大化图嵌入的层次图卷积网络在人群自闭症谱系障碍检测中的应用

期刊:IEEE Journal of Biomedical and Health InformaticsDOI:10.1109/JBHI.2025.3544302

这篇文档属于类型a(单篇原创研究论文),以下是针对该研究的学术报告:


基于信息最大化图嵌入的分层图卷积网络在群体自闭症谱系障碍检测中的应用

一、作者与发表信息

本研究由Xiaoke Hao(河北工业大学人工智能学院、天津大学医学工程与转化医学研究院)、Mingming MaJiaqing TaoJiahui Cao(河北工业大学)、Jing Qin(香港理工大学智能健康中心)、Feng Liu(天津医科大学总医院放射科)、Daoqiang Zhang(南京航空航天大学计算机科学与技术学院)、Dong Ming(天津大学医学工程与转化医学研究院)合作完成,发表于IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics(2025年6月,第29卷第6期)。研究得到中国国家自然科学基金、河北省自然科学基金等项目的支持。


二、学术背景

科学领域:本研究属于神经影像学与人工智能交叉领域,聚焦于利用功能磁共振成像(fMRI)和图神经网络(GNN)提升自闭症谱系障碍(Autism Spectrum Disorder, ASD)的自动诊断准确性。
研究动机:ASD的临床诊断依赖主观行为评估,易误诊;传统fMRI分析方法难以充分利用脑功能连接网络(Brain Functional Connectivity Network, BFCN)的拓扑结构与非成像信息(如年龄、性别)。
目标:提出一种分层图嵌入模型(IGGE-PBGCN),整合BFCN拓扑信息与群体相似性,提高ASD分类性能。


三、研究流程与方法

1. 数据准备与BFCN构建
  • 数据集:使用ABIDE数据集(871名受试者,403例ASD患者,468例健康对照),覆盖17个采集站点,预处理采用C-PAC流程。
  • 脑网络构建:基于fMRI时间序列,通过Pearson相关性计算脑区(ROIs)间的功能连接,生成对称邻接矩阵(AAL图谱116个脑区,HO图谱110个脑区)。
2. 信息最大化图嵌入(IGGE模块)
  • 核心创新:提出Infomax-Guided Graph Embedding (IGGE),通过最大化输入图与池化图的互信息,保留全局拓扑特征。
    • 步骤
    1. 图卷积层(GCL):提取节点特征(公式2)。
    2. 正/负图采样:通过GCN生成注意力分数,筛选重要节点(公式3-4)。
    3. 互信息最大化:利用GAN-like判别器区分正/负样本,优化嵌入特征(公式5-6)。
    4. 融合与降维:融合正负图特征,通过MLP Readout输出嵌入向量(图2)。
  • 参数设置:2层Infomax模块,池化比例0.7(图3-4验证最优性)。
3. 群体图卷积网络(PB-GCN模块)
  • 群体图构建:结合嵌入特征与非成像信息(性别、年龄、站点),计算节点相似性(公式8),阈值θ=0.5过滤冗余边。
  • 分类模型
    • Cluster-GCN层:解决过平滑问题,采用“对角增强”技术(公式9-10)。
    • 损失函数:总损失为IGGE模块的互信息损失(公式11-12)与分类交叉熵损失(公式13)之和。
4. 实验设计
  • 基准对比:与随机森林、BrainNetCNN、Population-GCN等7种方法对比(表III)。
  • 评估指标:准确率(ACC)、AUC、敏感性(Sen)、特异性(Spe)、F1分数。
  • 消融实验:验证IGGE模块(对比SAGPool、EigenPooling)和非成像信息贡献(图5)。

四、主要结果

  1. 分类性能:在ABIDE数据集上达到77.2% ACC87.2% AUC,显著优于基线方法(表III)。
  2. 关键脑区识别:通过IGGE权重分析,发现ASD患者异常脑区集中于语言与运动相关区域(如额中回、杏仁核)(图6,表VIII),与神经科学文献一致。
  3. 非成像信息影响:性别、年龄、站点联合使用时分类效果最佳(图5),其中站点信息对数据异质性校正贡献最大。
  4. 消融实验:IGGE模块比传统池化方法ACC提升5-8%;Cluster-GCN优于GATConv等替代方案(表VII)。

五、结论与价值

科学价值
1. 首次将信息最大化原则应用于脑网络嵌入,解决了传统方法忽略全局拓扑的问题。
2. 提出群体图建模框架,整合多模态数据,为神经发育疾病研究提供新范式。
应用价值
1. 为ASD的客观诊断提供自动化工具,减少临床主观性。
2. 识别关键脑区(如左前中央回)可指导靶向治疗研究。


六、研究亮点

  1. 方法创新
    • IGGE模块通过互信息最大化实现高判别性嵌入。
    • PB-GCN引入非成像信息增强群体相似性建模。
  2. 可解释性:可视化ASD相关脑区,与已知病理机制吻合(如语言处理异常)。
  3. 泛化性:框架可扩展至其他神经疾病(如阿尔茨海默病)。

七、局限与展望

  1. 数据依赖:需进一步验证跨数据集泛化能力。
  2. 扩展方向:探索无监督学习以简化群体图构建,或应用于多任务疾病分类(如ADHD)。

(报告字数:约1500字)

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