HyperGALE: ASD Classification via Hypergraph Gated Attention with Learnable Hyperedges

要約

自閉症スペクトラム障害 (ASD) は、さまざまな社会的認知課題と反復的な行動パターンを特徴とする神経発達状態です。
ASD の信頼できる脳画像ベースのバイオマーカーを特定することは、ASD の症状が多様であるため、永続的な課題となっています。
この分野の既存のベースラインはこの方向に大きく進歩しましたが、パフォーマンスと解釈可能性の両方において改善の余地がまだ残っています。
私たちは \emph{HyperGALE} を提案します。これは、学習されたハイパーエッジとゲートされた注意メカニズムを組み込むことによってハイパーグラフに基づいて構築されます。
このアプローチにより、複雑な脳グラフ データを解釈するモデルの能力が大幅に向上し、ASD バイオマーカーの特性評価に対するより深い洞察が得られました。
広範な ABIDE II データセットで評価された \emph{HyperGALE} は、解釈可能性を向上させるだけでなく、以前のベースラインと基本的なハイパーグラフ モデルの両方と比較して、主要なパフォーマンス指標が統計的に大幅に向上していることを示しています。
\emph{HyperGALE} が ASD 研究にもたらした進歩は、神経発達研究における高度なグラフベースの手法の可能性を浮き彫りにしています。
ソース コードと実装手順は、GitHub:https://github.com/mehular0ra/HyperGALE で入手できます。

要約(オリジナル)

Autism Spectrum Disorder (ASD) is a neurodevelopmental condition characterized by varied social cognitive challenges and repetitive behavioral patterns. Identifying reliable brain imaging-based biomarkers for ASD has been a persistent challenge due to the spectrum’s diverse symptomatology. Existing baselines in the field have made significant strides in this direction, yet there remains room for improvement in both performance and interpretability. We propose \emph{HyperGALE}, which builds upon the hypergraph by incorporating learned hyperedges and gated attention mechanisms. This approach has led to substantial improvements in the model’s ability to interpret complex brain graph data, offering deeper insights into ASD biomarker characterization. Evaluated on the extensive ABIDE II dataset, \emph{HyperGALE} not only improves interpretability but also demonstrates statistically significant enhancements in key performance metrics compared to both previous baselines and the foundational hypergraph model. The advancement \emph{HyperGALE} brings to ASD research highlights the potential of sophisticated graph-based techniques in neurodevelopmental studies. The source code and implementation instructions are available at GitHub:https://github.com/mehular0ra/HyperGALE.

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