[2Yin-A] Poster 3

[2Yin-A-25] Sex Classification from Resting-State fMRI Data Using Transformer with Spatio-Temporal Attention

〇Himari Ono¹, Ichiro Kobayashi¹ (1. Ochanomizu University)

Keywords:

Gender Classification,fMRI

本研究は、時空間注意機構を持つTransformerモデルを用い、安静時fMRIから性別特有の動的脳活動パターンを捉え、性別を分類することを目的とした。実験の結果、Accuracy0.6167、ROC/AUC 0.6540を達成し、偶然レベルを超える性能は示されたが、分類精度や特異度には改善の余地が残された。アテンションマップの可視化から、特定の脳領域（ROI）への偏りも確認され、動的解析の可能性を示しつつも、複雑なネットワークを捉えるためにはモデル構造の更なる改良が必要であると結論付けた。