rs-fMRI로부터 교차 사이트 MDD 식별을 위한 하이퍼볼릭 잔차 인코딩을 적용한 다중 소스·다중 뷰 그래프 도메인 적응
Multi-Source Multi-View Graph Domain Adaptation with Hyperbolic Residual Encoding for Cross-Site MDD Identification from rs-fMRI
TL;DR AI
1분핵심 요약
연구팀이 rs-fMRI 기반 주요우울장애(MDD) 분류를 위해 다중 시점 그래프 도메인 적응 프레임워크를 제안했다.
피어슨 상관, 희소 표현, Granger 인과 그래프를 그래프 어텐션 네트워크와 적응적 융합으로 결합했다.
하이퍼볼릭 잔차 인코딩, 정렬 손실, 의사 라벨링을 적용해 사이트 간 분포 차이를 줄였다.
7개 비라벨 대상 도메인에서 평가한 결과, 교차 사이트 성능이 향상됐다.