論文の概要: Predicting Brain Degeneration with a Multimodal Siamese Neural Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.00840v1
• Date: Mon, 2 Nov 2020 09:21:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-30 11:39:58.625269
• Title: Predicting Brain Degeneration with a Multimodal Siamese Neural Network
• Title（参考訳）: マルチモーダル・シームズニューラルネットワークによる脳変性の予測
• Authors: Cecilia Ostertag, Marie Beurton-Aimar, Muriel Visani, Thierry Urruty, Karell Bertet
• Abstract要約: 神経変性疾患の進展を予測するために,マルチモーダル学習のためのニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。 本ネットワークは, 被験者57名に対して92.5%の精度, AUCスコア0.978の精度を実現した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.114884650164508
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: To study neurodegenerative diseases, longitudinal studies are carried on volunteer patients. During a time span of several months to several years, they go through regular medical visits to acquire data from different modalities, such as biological samples, cognitive tests, structural and functional imaging. These variables are heterogeneous but they all depend on the patient's health condition, meaning that there are possibly unknown relationships between all modalities. Some information may be specific to some modalities, others may be complementary, and others may be redundant. Some data may also be missing. In this work we present a neural network architecture for multimodal learning, able to use imaging and clinical data from two time points to predict the evolution of a neurodegenerative disease, and robust to missing values. Our multimodal network achieves 92.5\% accuracy and an AUC score of 0.978 over a test set of 57 subjects. We also show the superiority of the multimodal architecture, for up to 37.5\% of missing values in test set subjects' clinical measurements, compared to a model using only the clinical modality.
• Abstract（参考訳）: 神経変性疾患を研究するために, ボランティア患者を対象とした縦断的研究を行った。 数ヶ月から数年の間、彼らは定期的に医療訪問を行い、生物学的サンプル、認知テスト、構造的および機能的イメージングなどの様々な指標からデータを取得する。 これらの変数は異種であるが、すべて患者の健康状態に依存しており、全ての形態の間に不明な関係がある可能性がある。 ある情報は特定のモダリティであり、あるものは相補的であり、あるものは冗長である。 一部のデータも欠落している可能性がある。 本研究では, マルチモーダル学習のためのニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。脳神経変性疾患の進展を予測するために, 画像と臨床データを2つの時点から利用できる。 我々のマルチモーダルネットワークは、57人の被験者を対象に、92.5\%の精度とAUCスコア0.978の精度を実現している。 また,マルチモーダルアーキテクチャの優位性を示すとともに,検査対象者の臨床測定値の最大37.5\%の欠落を,臨床モダリティのみを用いたモデルと比較した。

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