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FCN-LLM: Empower LLM for Brain Functional Connectivity Network Understanding via Graph-level Multi-task Instruction Tuning

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μ €μž

Xingcan Hu, Wei Wang, Li Xiao

πŸ’‘ κ°œμš”

λ³Έ μ—°κ΅¬λŠ” λ‡Œ κΈ°λŠ₯ 연결망(FCN)을 LLM이 직접 μ΄ν•΄ν•˜κ³  뢄석할 수 μžˆλ„λ‘ FCN-LLMμ΄λΌλŠ” μƒˆλ‘œμš΄ ν”„λ ˆμž„μ›Œν¬λ₯Ό μ œμ•ˆν•©λ‹ˆλ‹€. μ œμ•ˆλœ 방법은 닀쀑 μŠ€μΌ€μΌ FCN 인코더λ₯Ό 톡해 λ‡Œ μ˜μ—­, κΈ°λŠ₯적 ν•˜μœ„ λ„€νŠΈμ›Œν¬, μ „λ‡Œ μˆ˜μ€€μ˜ νŠΉμ§•μ„ μΆ”μΆœν•˜μ—¬ LLM의 의미둠적 κ³΅κ°„μœΌλ‘œ νˆ¬μ˜ν•©λ‹ˆλ‹€. 이λ₯Ό 톡해 인ꡬ 톡계, ν‘œν˜„ν˜•, μ •μ‹  μ§ˆν™˜ λ“± 19가지 μ£Όμ œλ³„ 속성을 λ‹€λ£¨λŠ” λ‹€μ–‘ν•œ μ§€μ‹œ νŠœλ‹ μž‘μ—…μ„ μˆ˜ν–‰ν•˜μ—¬ FCNκ³Ό LLM κ°„μ˜ κ°•λ ₯ν•œ μ œλ‘œμƒ· μΌλ°˜ν™” μ„±λŠ₯을 λ‹¬μ„±ν•©λ‹ˆλ‹€.

πŸ”‘ μ‹œμ‚¬μ  및 ν•œκ³„

β€’
λ‡Œ κΈ°λŠ₯ 연결망 데이터λ₯Ό LLM의 ν…μŠ€νŠΈ 이해 λŠ₯λ ₯κ³Ό ν†΅ν•©ν•˜μ—¬ μ‹ κ²½κ³Όν•™ 연ꡬλ₯Ό μœ„ν•œ μƒˆλ‘œμš΄ νŒ¨λŸ¬λ‹€μž„μ„ μ œμ‹œν•©λ‹ˆλ‹€.
β€’
FCN-LLM은 λ‹€μ–‘ν•œ λ‡Œ κ΄€λ ¨ 정보λ₯Ό μœ μ—°ν•˜κ³  해석 κ°€λŠ₯ν•œ λ°©μ‹μœΌλ‘œ 뢄석할 수 μžˆλŠ” 잠재λ ₯을 λ³΄μ—¬μ€λ‹ˆλ‹€.
β€’
ν˜„μž¬ λͺ¨λΈμ€ νŠΉμ • FCN 인코딩 방식 및 νŠœλ‹ μž‘μ—…μ— κ΅­ν•œλ  수 있으며, 더 λ‹€μ–‘ν•œ λ‡Œ μ§ˆν™˜ 및 κ°œμΈλ³„ νŠΉμ„±μ— λŒ€ν•œ 포괄적인 이해λ₯Ό μœ„ν•΄μ„œλŠ” 좔가적인 연ꡬ가 ν•„μš”ν•©λ‹ˆλ‹€.
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