НЕЛИНЕЙНАЯ ДИНАМИКА И НЕЙРОНАУКА

Сравнение ансамблевых и корреляционных графов в задаче классификации состояний мозга на основе фМРТ данных

Д. В. Власенко^a, В. Г. Ушаков^a, А. А. Заикин^ab, Д. Г. Захаров<sup>a

a</sup> Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», Москва, Россия
^b Университетский колледж Лондона, Великобритания

Аннотация: Изучение функциональных сетей мозга, которые поддерживают когнитивные процессы, является одной из центральных задач современной нейронауки. Функциональная магнитно-резонансная томография (фМРТ) широко используется для получения данных об активности мозга. Однако, высокая размерность и динамическая природа фМРТ данных делает их обработку сложной задачей. Сетевые методы представления данных предлагают перспективный подход, позволяющий описывать мозг в виде сети, где узлы соответствуют областям мозга, а рёбра — функциональным связям между ними. Это позволяет глубже исследовать топологию мозговых сетей и их роль в когнитивных состояниях. Цель данной работы — сравнить ансамблевые и корреляционные графы в задаче классификации состояний мозга на основе данных функциональной магнитно-резонансной томографии (фМРТ). Методы. В данной работе представлен новый метод репрезентации фМРТ данных в графовой форме, основанный на ансамблевом обучении. Для демонстрации эффективности метода представления данных, мы сравнили его с корреляционными графы, применяя затем для классификации состояний мозга графовую нейронную сеть. Результаты и Заключение. Наши результаты показали, что ансамблевые графы приводят к существенно более точной и стабильной классификации. Лучшая эффективность классификации позволяет предположить, что с использованием этого метода мы более эффективно определяем функциональные связи между регионами мозга при выполнении когнитивных задач.  

Ключевые слова: когнитивные процессы, функциональная магнитно-резонансная томография, ансамблевые графы, классификация, машинное обучение.

УДК: 530.182

Поступила в редакцию: 12.10.2024
Исправленный вариант: 31.07.2025
Принята в печать: 25.01.2025

DOI: 10.18500/0869-6632-003164