Представлен фреймворк M2LG-DG для классификации депрессивных расстройств

Исследователи разработали M2LG-DG — мультимодальный фреймворк генерализации домена, созданный для классификации большого депрессивного расстройства (БДР) на основе функциональной МРТ покоя (rs-fMRI). Разработка решает проблему снижения точности нейросетей при переносе на данные новых клинических сканеров и условий сканирования.

Архитектура использует двухпоточный кодировщик rs-fMRI, объединяющий глобальное самовнимание и локальную графовую агрегацию функциональной связности мозга. Модель разделяет визуальные и невизуальные признаки на общие и специфические компоненты, интегрируя их через двунаправленное перекрестное внимание и контрастивное обучение.

На четырех независимых тестовых наборах REST-meta-MDD фреймворк достиг показателя AUC в 69,48%, превзойдя ближайший аналог на 2,18 процентных пункта. Эксперименты на датасете ABIDE также подтвердили применимость метода к другим задачам классификации в психиатрической нейровизуализации.