Neues Lernmodell nutzt Untergruppen zur besseren Diagnose von Hirnerkrankungen
Die Diagnose von psychischen Erkrankungen ist wegen der großen Vielfalt an Symptomen und Krankheitsverläufen besonders schwierig. Ein neues Lernverfahren, das sich auf Untergruppen (Latent Subtypes) konzentriert, bietet…
- Die Diagnose von psychischen Erkrankungen ist wegen der großen Vielfalt an Symptomen und Krankheitsverläufen besonders schwierig.
- Ein neues Lernverfahren, das sich auf Untergruppen (Latent Subtypes) konzentriert, bietet hier einen vielversprechenden Ansatz.
- Das sogenannte Subtype‑Guided Contrastive Learning (BrainSCL) modelliert die Heterogenität von Patienten als latente Untergruppen und nutzt diese als strukturelle Vorurt…
Die Diagnose von psychischen Erkrankungen ist wegen der großen Vielfalt an Symptomen und Krankheitsverläufen besonders schwierig. Ein neues Lernverfahren, das sich auf Untergruppen (Latent Subtypes) konzentriert, bietet hier einen vielversprechenden Ansatz.
Das sogenannte Subtype‑Guided Contrastive Learning (BrainSCL) modelliert die Heterogenität von Patienten als latente Untergruppen und nutzt diese als strukturelle Vorurteile, um die Lernprozesse gezielt zu steuern. Durch die Kombination von klinischen Textdaten mit einem aus BOLD‑Signalen automatisch erlernten Graphen entstehen mehrdimensionale Repräsentationen, die anschließend mittels unüberwachter Spektralklusterung in Untergruppen aufgeteilt werden.
Ein zweistufiges Aufmerksamkeitsmechanismus‑System erstellt Prototypen, die stabile, untergruppenspezifische Konnektivitätsmuster abbilden. Diese Prototypen dienen als Zielpunkte, zu denen ähnliche Proben im Lernprozess gezogen werden – ein Prozess, der die Kohärenz innerhalb jeder Untergruppe stärkt und somit die Gesamtleistung des Modells verbessert.
Die Methode wurde an drei häufigen Hirnerkrankungen getestet: Major Depressive Disorder (MDD), Bipolar Disorder (BD) und Autismus-Spektrum-Störungen (ASD). In allen Fällen übertraf BrainSCL die bisherigen Spitzenmodelle und zeigte deutlich höhere Genauigkeiten bei der Klassifikation.
Der komplette Code ist frei verfügbar unter https://anonymous.4open.science/r/BrainSCL-06D7.
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