An Efficient Transfer Learning With Prompt Learning for Brain Disorders Diagnosis
Notice bibliographique
Résumé
The limited availability of training data significantly restricts the performance of deep supervised models for brain disease diagnosis. It is crucial to develop a learning framework through cross-disease transfer learning that can extract more information from the limited data. To address this challenge, we concentrate on prompt learning and endeavor to extend its application to the brain networks. Specifically, we propose a novel prompt learning framework called BPformer, which integrates knowledge transferred across diseases via specific prompts while keeping the original architecture of BPformer unchanged. The specific prompts incorporate 1) a mask prompt to determine whether the edges are noisy or discriminating, 2) disorder prompts for modeling consistent and disorder-specific knowledge, and 3) adaptive instance-level prompts to account for inter-individual variations. We evaluate BPformer on the private center Nanjing Medical University dataset, the public Autism Brain Imaging Data Exchange dataset, and the public Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative dataset. We demonstrate the effectiveness of the proposed model across various disease classification tasks, including major depressive disorder, bipolar disorder, alzheimer's disease, and autism spectrum disorder diagnoses. In addition, the proposed method enables disease interpretability and subtype analysis, empowering physicians to provide patients with more accurate and fine-grained treatment plans.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».