Семинар об использовании генеративных моделей графов для улучшения качества классификации сетевых структур мозга

С докладом выступили Аягоз Мусабаева, Анвар Курмуков и Юлия Додонова. Обсуждалось, каким образом генеративные модели графов могут быть полезны для решения задачи классификации коннектомов. В первую очередь нас интересовала возможность генерации искусственных графов, в некотором смысле близких к реальным коннектомам, с целью размножения выборок для последующего машинного обучения (data augmentation). Мы обсудили некоторые генеративные модели, в том числе такие, которые учитывают геометрию и пространственное расположение сетей. Основные моменты доклада были проиллюстрированы с использованием данных ADNI.

Во второй части семинара Александр Иванов представил обзор кода, написанного на данный момент для реализации машинного обучения на коннектомах. Александр рассказал, какие задачи решает разрабатываемый набор алгоритмов, какова его структура, каким образом реализованы основные функции. Прошло обсуждение конкретного функционала и деталей кода, а также демонстрация работы алгоритмов в их текущем состоянии.
Семинар проводился совместно с сектором 10.3 "Анализ данных в нейронауках" ИППИ РАН.