Hjärnan nätverk inbäddning är processen att omvandla hjärnnätverk data till diskriminerande representationer av försökspersoner, så att patienter med hjärnsjukdomar och normala kontroller kan lätt separeras. Datorstödd diagnos baserad på sådana representationer är potentiellt transformativ för att undersöka sjukdomsmekanismer och för att informera terapeutiska interventioner. Men befintliga metoder begränsar sig antingen till att extrahera graf-teoretiska åtgärder och subgrafmönster, eller misslyckas med att införliva hjärnnätverksegenskaper och domänkunskap inom medicinsk vetenskap. I detta dokument föreslår vi t-BNE, en ny Brain Network Embedding modell baserad på begränsad tensor factorization. t-BNE innehåller 1) symmetrisk egenskap hos hjärnnätverk, 2) vägledning om sidoinformation för att erhålla representationer som överensstämmer med hjälpåtgärder, 3) ortogonal begränsning för att göra de latenta faktorerna distinkta med varandra, och 4) klassificeringsutbildningsförfarande för att införa övervakning från märkta data. Ramverket Alternating Direction Method of Multipliers (ADMM) används för att lösa optimeringsmålet. Vi utvärderar t-BNE på tre EEG-nätverksdata. Experimentella resultat illustrerar den föreslagna modellens överlägsna prestanda när det gäller grafklassificeringsuppgifter med signifikant förbättring 20.51 %, 6,38 % respektive 12,85 %. Dessutom är härledda faktorer visualiserade som kan vara informativa för att undersöka sjukdomsmekanismer under olika känslor reglering uppgifter.
Vid. REF föreslår en begränsad tensor factorization algoritm; t-BNE, att lära sig hjärnnätverk representationer.
t-BNE: Tensor-based Brain Network Embedding
{'venue': 'SDM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}