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检索条件"主题词=multi-instance weakly supervised learning approach"

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A study of time-attention-directed convolutional neural networks in autism 4

A study of time-attention-directed convolutional neural netw...

引用

4th International Conference on Bioinformatics and Intelligent Computing (BIC)

作者： Wang, Changbao Shi, Yuhu Shanghai Martime Univ Coll Informat Engn Shanghai Peoples R China

ISBN: (纸本)9798400716645

Autism is a complex neurodevelopmental disorder with varying degrees of severity and symptoms among individuals. Previous studies on dynamic functional connectivity did not account for the differential contributions of various time windows to diagnosis. To address this issue, this paper proposes a multi-instance weakly supervised learning approach applied to 174 fMRI datasets from 74 individuals with autism and 100 healthy controls. A novel time window attention mechanism is introduced to weigh the significance of different time periods in the diagnostic process. Specifically, features are extracted using a ResNet model to capture high-frequency information from time windows, and a time window attention mechanism assigns varying weights to different time windows, which are then fused together. The proposed method achieves an accuracy of 88.89% and a recall of 75.00% on a publicly available dataset, surpassing baseline performance by 16.67% in accuracy and 12.50% in recall. Comparable results with other methods demonstrate the significant potential of time window attention in autism classification. This paper introduces, for the first time, a weakly supervised learning approach for autism detection using time window attention, potentially providing a new framework for detecting other mental health disorders.

关键词： time window attention multi-instance weakly supervised learning approach Autism

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