論文の概要: DeepAtrophy: Teaching a Neural Network to Differentiate Progressive Changes from Noise on Longitudinal MRI in Alzheimer's Disease

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.12948v1
• Date: Sat, 24 Oct 2020 18:23:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-03 13:46:24.579149
• Title: DeepAtrophy: Teaching a Neural Network to Differentiate Progressive Changes from Noise on Longitudinal MRI in Alzheimer's Disease
• Title（参考訳）: deepatrophy:アルツハイマー病の縦型mriにおける進行性変化とノイズとの区別をニューラルネットワークに教える
• Authors: Mengjin Dong, Long Xie, Sandhitsu R. Das, Jiancong Wang, Laura E.M. Wisse, Robin deFlores, David A. Wolk, Paul Yushkevich (for the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative)
• Abstract要約: 経時的MRI変化測定は非生物学的因子によって構成できる。 深層学習法は、生物学的変化と非生物学的要因を区別するために訓練することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.465540676497032
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Volume change measures derived from longitudinal MRI (e.g. hippocampal atrophy) are a well-studied biomarker of disease progression in Alzheimer's Disease (AD) and are used in clinical trials to track the therapeutic efficacy of disease-modifying treatments. However, longitudinal MRI change measures can be confounded by non-biological factors, such as different degrees of head motion and susceptibility artifact between pairs of MRI scans. We hypothesize that deep learning methods applied directly to pairs of longitudinal MRI scans can be trained to differentiate between biological changes and non-biological factors better than conventional approaches based on deformable image registration. To achieve this, we make a simplifying assumption that biological factors are associated with time (i.e. the hippocampus shrinks overtime in the aging population) whereas non-biological factors are independent of time. We then formulate deep learning networks to infer the temporal order of same-subject MRI scans input to the network in arbitrary order; as well as to infer ratios between interscan intervals for two pairs of same-subject MRI scans. In the test dataset, these networks perform better in tasks of temporal ordering (89.3%) and interscan interval inference (86.1%) than a state-of-the-art deformation-based morphometry method ALOHA (76.6% and 76.1% respectively) (Das et al., 2012). Furthermore, we derive a disease progression score from the network that is able to detect a group difference between 58 preclinical AD and 75 beta-amyloid-negative cognitively normal individuals within one year, compared to two years for ALOHA. This suggests that deep learning can be trained to differentiate MRI changes due to biological factors (tissue loss) from changes due to non-biological factors, leading to novel biomarkers that are more sensitive to longitudinal changes at the earliest stages of AD.
• Abstract（参考訳）: 縦型MRI(例えば海馬萎縮症)による体積変化測定は、アルツハイマー病(AD)における疾患進行のよく研究されたバイオマーカーであり、疾患修正治療の治療効果を追跡するために臨床試験で用いられている。 しかし、縦方向MRI変化測定は、頭部運動の度合いや、MRIスキャンのペア間での感受性アーティファクトなど、非生物学的要因によって構成することができる。 縦型mriスキャンのペアに直接深層学習法を適用することで、変形可能な画像登録に基づく従来のアプローチよりも生物学的変化と非生物学的要因の区別を訓練できると仮定した。 これを実現するために、生物学的要因が時間と結びついているという仮定を単純化する(すなわち、海馬は高齢化において残業時間を減少させる)が、非生物学的要因は時間とは無関係である。 次に、深層学習ネットワークを定式化し、任意の順序で入力された同対象MRIスキャンの時間順を推定するとともに、2対の同対象MRIスキャンに対するスキャン間隔間の比を推定する。 テストデータセットでは、これらのネットワークは時間順序 (89.3%) とスカン間隔推定 (86.1%) のタスクにおいて、最先端の変形に基づく形態計測法 aloha (76.6% と 76.1%) よりも優れた性能を示す(das et al., 2012)。 さらに, ALOHAの2年に比べ, ALOHAの58例と75例のβ-アミロイド陰性認知正常者との集団差を1年以内に検出できるネットワークから, 病状進行スコアを導出した。 これは,非生物学的因子による変化と生物学的要因によるMRI変化を区別するためにディープラーニングを訓練できることを示唆し,ADの初期段階において,より経時変化に敏感な新しいバイオマーカーが生み出された。

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