Clasificación de Conectomas Basado en el Análisis Mediante Redes Neuronales en Grafos.

Resumen:El cerebro ha sido objeto de numerosas investigaciones debido a su importancia crítica en los procesos cognitivos y emocionales, así como en la comprensión del ser humano y sus comportamientos. Con el avance de técnicas de resonancia magnética, el análisis de estas conexiones, representadas como conectomas, ha ganado relevancia. Este estudio aborda la clasificación de género a partir de conectomas, alcanzando un 94% de accuracy utilizando Redes Neuronales en Grafos mediante una arquitectura de encoder-decoder con una doble función de costo: reconstrucción del grafo funcional a partir del estructural y clasificación, que fueron complementadas con técnicas de contrastive learning. Asimismo, dado que es un problema de clasificación de grafos sin señal, se estudiaron distintos embeddings espectrales para utilizar como señal en los grafos y se comparó con la opción más utilizada en la literatura, el one-hot encoding. Finalmente, se propuso una herramienta de interpretabilidad inspirada en CAM (Class Activation Mapping) que permite reflejar las decisiones de la red en áreas específicas del cerebro, facilitando la comprensión de los patrones utilizados para la clasificación. 

Lugar: la charla será presencial en el salón 703 de FING.