論文の概要: Cross-Cohort Generalizability of Deep and Conventional Machine Learning
for MRI-based Diagnosis and Prediction of Alzheimer's Disease
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.08769v2
- Date: Thu, 15 Apr 2021 09:19:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-06 11:20:27.064907
- Title: Cross-Cohort Generalizability of Deep and Conventional Machine Learning
for MRI-based Diagnosis and Prediction of Alzheimer's Disease
- Title(参考訳): MRIによるアルツハイマー病の診断と予測のためのDeep and Conventional Machine Learningのクロスコホート一般化
- Authors: Esther E. Bron, Stefan Klein, Janne M. Papma, Lize C. Jiskoot, Vikram
Venkatraghavan, Jara Linders, Pauline Aalten, Peter Paul De Deyn, Geert Jan
Biessels, Jurgen A.H.R. Claassen, Huub A.M. Middelkoop, Marion Smits, Wiro J.
Niessen, John C. van Swieten, Wiesje M. van der Flier, Inez H.G.B. Ramakers,
Aad van der Lugt (for the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative, on
behalf of the Parelsnoer Neurodegenerative Diseases study group)
- Abstract要約: 本研究は, 軽度認知障害者(MCI)における, MRIによるアルツハイマー病(AD)患者の分類とCN(CN)の外部データセットへの適応とADへの転換予測の一般化性を検証するものである。
従来のSVM(Support vector Machine)とCNN(Deep Convolutional Neural Network)のアプローチを用いて,最小限の事前検証あるいはより広範な事前検証を行った構造的MRIスキャンを行った。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.651988141747362
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This work validates the generalizability of MRI-based classification of
Alzheimer's disease (AD) patients and controls (CN) to an external data set and
to the task of prediction of conversion to AD in individuals with mild
cognitive impairment (MCI). We used a conventional support vector machine (SVM)
and a deep convolutional neural network (CNN) approach based on structural MRI
scans that underwent either minimal pre-processing or more extensive
pre-processing into modulated gray matter (GM) maps. Classifiers were optimized
and evaluated using cross-validation in the ADNI (334 AD, 520 CN). Trained
classifiers were subsequently applied to predict conversion to AD in ADNI MCI
patients (231 converters, 628 non-converters) and in the independent Health-RI
Parelsnoer data set. From this multi-center study representing a tertiary
memory clinic population, we included 199 AD patients, 139 participants with
subjective cognitive decline, 48 MCI patients converting to dementia, and 91
MCI patients who did not convert to dementia. AD-CN classification based on
modulated GM maps resulted in a similar AUC for SVM (0.940) and CNN (0.933).
Application to conversion prediction in MCI yielded significantly higher
performance for SVM (0.756) than for CNN (0.742). In external validation,
performance was slightly decreased. For AD-CN, it again gave similar AUCs for
SVM (0.896) and CNN (0.876). For prediction in MCI, performances decreased for
both SVM (0.665) and CNN (0.702). Both with SVM and CNN, classification based
on modulated GM maps significantly outperformed classification based on
minimally processed images. Deep and conventional classifiers performed equally
well for AD classification and their performance decreased only slightly when
applied to the external cohort. We expect that this work on external validation
contributes towards translation of machine learning to clinical practice.
- Abstract(参考訳): 本研究は、アルツハイマー病(AD)患者のMRIによる分類と、外部データセットへの制御(CN)、および軽度認知障害(MCI)の個人におけるADへの変換予測タスクの一般化可能性を検証する。
従来のサポートベクターマシン(SVM)と、最小の事前処理またはより広範囲の事前処理を行った構造MRIスキャンに基づく深部畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アプローチを用いて、変調グレーマター(GM)マップを作成した。
分類器はADNI(334 AD, 520 CN)のクロスバリデーションを用いて最適化され評価された。
訓練された分類器はadni mci患者(231人の変換器、628人の非変換器)と独立したhealth-ri parelsnoerデータセットでadへの変換を予測するために使用された。
199名のad患者、139名の主観的認知機能低下者、48名のmci患者を認知症に、91名のmci患者を認知症に転換した。
変調GMマップに基づくAD-CN分類は、SVM(0.940)とCNN(0.933)に類似したAUCとなった。
MCIにおける変換予測への応用により、SVM (0.756) はCNN (0.742) よりも大幅に性能が向上した。
外部検証では、性能はわずかに低下した。
AD-CNでは、SVM (0.896) と CNN (0.876) で同様のAUCを提供している。
MCIでの予測では、SVM (0.665) と CNN (0.702) のパフォーマンスが低下した。
SVMとCNNでは、変調GMマップに基づく分類は、最小処理された画像に基づく分類よりも著しく優れていた。
深部および従来型の分類器はAD分類でも同等に機能し, 外部コホートに適用した場合のみ, 性能はわずかに低下した。
この外部検証の取り組みは、機械学習の臨床への翻訳に寄与することを期待する。
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