論文の概要: Towards a quantitative assessment of neurodegeneration in Alzheimer's
disease
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.04465v1
- Date: Fri, 6 Nov 2020 05:56:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-29 05:25:41.602332
- Title: Towards a quantitative assessment of neurodegeneration in Alzheimer's
disease
- Title（参考訳）: アルツハイマー病における神経変性の定量的評価に向けて
- Authors: Oleg Michailovich and Rinat Mukhometzianov
- Abstract要約: アルツハイマー病(英語: Alzheimer's disease、AD)は、脳の記憶や他の認知領域を徐々に破壊する不可逆性神経変性疾患である。
本稿では,神経変性の空間的範囲を視覚的に表現する手段として,病理特異的イメージングコントラスト(PSIC)の概念を紹介する。
PSICの値は専用ディープニューラルネットワーク(DNN)によって計算され、特にdMRI信号の処理に適応している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Alzheimer's disease (AD) is an irreversible neurodegenerative disorder that
progressively destroys memory and other cognitive domains of the brain. While
effective therapeutic management of AD is still in development, it seems
reasonable to expect their prospective outcomes to depend on the severity of
baseline pathology. For this reason, substantial research efforts have been
invested in the development of effective means of non-invasive diagnosis of AD
at its earliest possible stages. In pursuit of the same objective, the present
paper addresses the problem of the quantitative diagnosis of AD by means of
Diffusion Magnetic Resonance Imaging (dMRI). In particular, the paper
introduces the notion of a pathology specific imaging contrast (PSIC), which,
in addition to supplying a valuable diagnostic score, can serve as a means of
visual representation of the spatial extent of neurodegeneration. The values of
PSIC are computed by a dedicated deep neural network (DNN), which has been
specially adapted to the processing of dMRI signals. Once available, such
values can be used for several important purposes, including stratification of
study subjects. In particular, experiments confirm the DNN-based classification
can outperform a wide range of alternative approaches in application to the
basic problem of stratification of cognitively normal (CN) and AD subjects.
Notwithstanding its preliminary nature, this result suggests a strong rationale
for further extension and improvement of the explorative methodology described
in this paper.
- Abstract（参考訳）: アルツハイマー病(英: alzheimer's disease、ad)は、脳の記憶やその他の認知領域を徐々に破壊する不可逆性神経変性疾患である。
adの効果的な治療管理はまだ開発中であるが、その将来的な成果が基礎疾患の重症度に依存すると期待するのは妥当であると思われる。
このため、早期にADの非侵襲的診断の有効な方法の開発にかなりの研究努力が注がれている。
同じ目的を追求するために,拡散磁気共鳴画像(dMRI)を用いてADの定量的診断の問題に対処する。
特に,神経変性の空間的範囲を視覚的に表現する手段として有用な診断スコアの提供に加えて,病理画像コントラスト(PSIC)の概念を紹介した。
PSICの値は専用ディープニューラルネットワーク(DNN)によって計算され、特にdMRI信号の処理に適応している。
利用可能になると、そのような値は、研究対象の階層化を含むいくつかの重要な目的に使用できる。
特に、dnnに基づく分類実験は、認知正常(cn)とad被験者の階層化に関する基本的な問題への応用において、幅広い代替アプローチを上回ることができる。
予備的性質にもかかわらず,本論文は探索的方法論のさらなる拡張と改善のための強い理論的根拠を示唆する。
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