Διάγνωση αυτισμού με χρήση συνελικτικού δικτύου γράφων

Abstract

Στόχος αυτής της διπλωματικής εργασίας είναι η διάγνωση του αυτισμού από δεδομένα που προκύπτουν από την απεικόνιση του εγκεφάλου με τη μέθοδο του fMRI και από ένα άλλο σύνολο φαινοτυπικών δεδομένων που σχετίζονται με τον αυτισμό (π.χ. φύλο) με τη χρήση συνελικτικού νευρωνικού δικτύου σε γράφο (Graph Convolutional Neural Network ή G-CNN). Τα δεδομένα που χρησιμοποιήθηκαν αποκτήθηκαν από τη βάση του Autism Brain Imaging Data Exchange (ΑBIDE), το οποίο έχει συγκεντρώσει δεδομένα νευροεγκεφαλικής απεικόνισης από εργαστήρια από όλο τον κόσμο. Το κύριο χαρακτηριστικό του μοντέλου που υλοποιήσαμε είναι ότι δεν αξιοποιεί μόνο τα δεδομένα της εγκεφαλικής απεικόνισης αλλά και ένα σύνολο φαινοτυπικών πληροφοριών που συνδέουν μεταξύ τους τα δείγματα του πληθυσμού, με τη βασική υπόθεση ότι αυτές οι πληροφορίες θα βοηθήσουν δραστικά στην αύξηση της ακρίβειας των προβλέψεων. Ο πληθυσμός μας αποτελείται από 871 δείγματα που δομήσαμε σε ένα γράφο, του οποίου οι ακμές αντιπροσωπεύουν τα κοινά χαρακτηριστικά που έχουν μεταξύ τους οι κόμβοι-δείγματα (π.χ. φύλο, ηλικία). Πειραματιστήκαμε με διάφορες παραλλαγές της αρχιτεκτονικής του γράφου και με διάφορες παραμέτρους του μοντέλου, και καταφέραμε να πετύχουμε ακρίβεια προβλέψεων μέχρι και 69%, όταν το state of the art είναι 70,4% (Parisot et al., 2018).