基于提示引导的双通道注意力模型根据功能性和结构性特征预测大脑激活情况

《Pattern Recognition》：Prompt-Guided Dual-Channel Attention Model Predicts Brain Activation from Functional and Structural Profiles

静息态功能与结构脑影像多模态融合预测任务特异性脑激活模式的研究，提出PG-DCAM模型，通过双通道注意力机制整合功能与结构特征，结合提示引导机制优化任务关联特征提取，并采用分类对比学习策略提升多任务预测效率，在HCP数据集上达到最优性能。

　　PG-DCAM作为一种创新的预测模型，旨在通过融合静息态功能磁共振成像（rsfMRI）和结构磁共振成像（sMRI）数据，实现对个体任务相关脑激活模式的精准预测。该模型不仅提升了预测的准确性，还在多任务学习中展现了高效的训练能力。在当前的神经科学研究中，理解个体在执行相同任务时表现出的认知差异是至关重要的。这些差异通常体现在大脑活动模式上，而这些模式可以通过功能性磁共振成像（fMRI）进行捕捉。然而，传统的fMRI方法需要受试者积极参与特定的认知任务，这在某些特殊人群中可能面临挑战。因此，开发一种无需主动任务参与即可预测脑激活模式的模型，成为研究的一个重要方向。

在这一背景下，PG-DCAM的提出具有重要意义。它结合了rsfMRI和sMRI两种数据类型，分别反映了大脑的自发活动和解剖结构。rsfMRI能够揭示大脑在无任务状态下的功能连接模式，而sMRI则提供了关于大脑结构的信息，如皮层厚度和灰质密度等。这两种数据类型各自具有其独特的优势，但以往的研究往往局限于单一模态的数据分析。PG-DCAM的创新之处在于，它不仅同时整合了这两种数据，还通过一种双通道注意力机制，有效地提取了全局和局部的信息。这种机制允许模型在处理不同任务时，能够更准确地识别关键的脑区和连接模式，从而提高预测的精确度。

为了进一步增强模型对任务信息的理解，PG-DCAM引入了一种提示引导的机制。这一机制使得模型能够在预测过程中动态地利用任务相关的提示信息，从而优化多模态数据的互补性。通过这种方式，模型能够更灵活地适应不同的任务需求，提高预测的适应性和泛化能力。此外，该模型还采用了分类对比学习策略，这一策略不仅有助于提升多任务预测的准确性，还显著提高了训练效率。分类对比学习通过构建类别和对比空间，使模型能够在不同的任务之间建立更有效的关联，从而更好地捕捉个体差异。

在实验验证方面，PG-DCAM在Human Connectome Project（HCP）数据集上取得了显著的成功。HCP数据集包含了1,206名健康年轻成年人的脑部影像数据，涵盖了多种认知任务。实验结果表明，PG-DCAM在七个任务领域（共46种认知任务对比）中均优于以往的单模态方法，显示出其在多模态数据融合方面的强大能力。这种高精度的预测不仅有助于理解个体的认知特性，还为探索人类认知机制提供了新的视角。

PG-DCAM的构建过程包括几个关键的模块。首先是特征提取模块，该模块负责从rsfMRI和sMRI数据中提取有效的特征。接着是双通道注意力网络，这一网络通过全局和局部信息的提取，增强了模型对多模态数据的处理能力。最后是提示引导模块，该模块通过动态利用任务信息，优化了模型在不同任务中的表现。这些模块的协同工作，使得PG-DCAM能够在复杂的数据环境中实现高效和准确的预测。

在数据预处理方面，研究团队遵循了HCP的标准流程，确保了数据的质量和一致性。预处理步骤包括对脑部影像数据的标准化、去噪和分割等，这些步骤对于提取有效的特征至关重要。此外，研究团队还对数据进行了详细的分析，以评估不同任务条件下模型的表现。这种系统的预处理方法为后续的模型训练和验证奠定了坚实的基础。

PG-DCAM的另一个重要特点是其对个体差异的高适应性。通过整合rsfMRI和sMRI的数据，模型能够更全面地捕捉个体在不同任务中的激活模式。这种个体特异性不仅提高了预测的准确性，还使得模型在不同人群中的应用更加广泛。例如，在研究认知障碍或神经发育疾病时，PG-DCAM可以为个体提供更精确的脑激活预测，从而帮助研究人员更好地理解这些疾病的神经机制。

此外，PG-DCAM的开发还体现了跨学科合作的重要性。神经科学、计算机科学和人工智能等领域的专家共同参与了这一研究，结合了各自的专业知识，推动了模型的创新和优化。这种跨学科的合作模式不仅加速了研究的进展，还为未来的神经科学研究提供了新的思路和方法。

在实际应用中，PG-DCAM可以为多种神经科学研究提供支持。例如，在临床诊断中，该模型可以用于识别个体在特定任务中的脑激活模式，从而辅助医生进行更准确的诊断。在教育领域，PG-DCAM可以用于评估学生在不同任务中的认知表现，为个性化教学提供依据。在认知科学研究中，该模型可以帮助研究人员探索大脑活动与认知功能之间的关系，推动对人类认知机制的深入理解。

综上所述，PG-DCAM的提出和应用，标志着神经科学研究的一个重要进展。它不仅有效整合了rsfMRI和sMRI数据，还通过双通道注意力机制和提示引导策略，提升了预测的准确性和效率。这一模型的成功验证，为未来的神经科学研究提供了新的工具和方法，同时也为理解和应用人类认知机制开辟了新的途径。