論文の概要: Predicting Rate of Cognitive Decline at Baseline Using a Deep Neural
Network with Multidata Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.10034v3
- Date: Mon, 5 Oct 2020 23:14:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-29 04:40:29.820670
- Title: Predicting Rate of Cognitive Decline at Baseline Using a Deep Neural
Network with Multidata Analysis
- Title（参考訳）: マルチデータ解析を用いたディープニューラルネットワークによるベースライン認知低下率の推定
- Authors: Sema Candemir, Xuan V. Nguyen, Luciano M. Prevedello, Matthew T.
Bigelow, Richard D.White, Barbaros S. Erdal (for the Alzheimer's Disease
Neuroimaging Initiative)
- Abstract要約: 本研究では,軽度認知障害患者の認知低下率を予測する機械学習システムについて検討した。
我々は3次元畳み込みニューラルネットワークを用いた教師付きハイブリッドニューラルネットワークに基づく予測モデルを構築した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.118172725250805
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Purpose: This study investigates whether a machine-learning-based system can
predict the rate of cognitive decline in mildly cognitively impaired patients
by processing only the clinical and imaging data collected at the initial
visit.
Approach: We built a predictive model based on a supervised hybrid neural
network utilizing a 3-Dimensional Convolutional Neural Network to perform
volume analysis of Magnetic Resonance Imaging and integration of non-imaging
clinical data at the fully connected layer of the architecture. The experiments
are conducted on the Alzheimers Disease Neuroimaging Initiative dataset.
Results: Experimental results confirm that there is a correlation between
cognitive decline and the data obtained at the first visit. The system achieved
an area under the receiver operator curve (AUC) of 0.70 for cognitive decline
class prediction.
Conclusion: To our knowledge, this is the first study that predicts slowly
deteriorating/stable or rapidly deteriorating classes by processing routinely
collected baseline clinical and demographic data (Baseline MRI, Baseline MMSE,
Scalar Volumetric data, Age, Gender, Education, Ethnicity, and Race). The
training data is built based on MMSE-rate values. Unlike the studies in the
literature that focus on predicting Mild Cognitive Impairment-to-Alzheimer`s
disease conversion and disease classification, we approach the problem as an
early prediction of cognitive decline rate in MCI patients.
- Abstract（参考訳）: 目的:本研究では,初診時に収集した臨床・画像データのみを処理することにより,軽度認知障害患者の認知低下率を予測することができるかを検討する。
アプローチ:我々は3次元畳み込みニューラルネットワークを用いた教師付きハイブリッドニューラルネットワークに基づく予測モデルを構築し,磁気共鳴画像の体積解析と,アーキテクチャの完全連結層における非画像臨床データの統合を行った。
実験はアルツハイマー病のニューロイメージングイニシアチブデータセットで実施されている。
結果: 実験の結果, 初診時の認知機能低下とデータとの相関が確認された。
このシステムは、認知低下クラスの予測のために、受信者演算子曲線(AUC)0.70の領域を達成した。
結論:本研究は,日常的に収集された臨床・人口統計データ(ベースラインMRI,ベースラインMMSE,スカラボリュームデータ,年齢,性別,教育,倫理,人種)を処理し,ゆっくりと劣化・安定・急激な劣化を予測した最初の研究である。
トレーニングデータはMMSEレート値に基づいて構築される。
軽度認知障害からアルツハイマー病への転換と疾患分類の予測に焦点を当てた文献研究とは異なり,MCI患者の認知低下率の早期予測としてこの問題にアプローチする。
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