論文の概要: Improving 3D convolutional neural network comprehensibility via interactive visualization of relevance maps: Evaluation in Alzheimer's disease

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.10294v3
• Date: Wed, 3 Mar 2021 16:52:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-01 18:03:10.601880
• Title: Improving 3D convolutional neural network comprehensibility via interactive visualization of relevance maps: Evaluation in Alzheimer's disease
• Title（参考訳）: 関連地図のインタラクティブ可視化による3次元畳み込みニューラルネットワークの理解性の向上:アルツハイマー病における評価
• Authors: Martin Dyrba, Moritz Hanzig, Slawek Altenstein, Sebastian Bader, Tommaso Ballarini, Frederic Brosseron, Katharina Buerger, Daniel Cantr\'e, Peter Dechent, Laura Dobisch, Emrah D\"uzel, Michael Ewers, Klaus Fliessbach, Wenzel Glanz, John D. Haynes, Michael T. Heneka, Daniel Janowitz, Deniz Baris Keles, Ingo Kilimann, Christoph Laske, Franziska Maier, Coraline D. Metzger, Matthias H. Munk, Robert Perneczky, Oliver Peters, Lukas Preis, Josef Priller, Boris Rauchmann, Nina Roy, Klaus Scheffler, Anja Schneider, Bj\"orn H. Schott, Annika Spottke, Eike J. Spruth, Marc-Andr\'e Weber, Birgit Ertl-Wagner, Michael Wagner, Jens Wiltfang, Frank Jessen, Stefan J. Teipel
• Abstract要約: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、磁気共鳴イメージング(MRI)スキャンに基づいてアルツハイマー病(AD)認知症を検出する高い診断精度を実現します。 この理由の1つは、モデル理解性の欠如である。 より精度の高いモデルは、事前知識によって事前に定義された差別的脳領域にも依存するかどうかを検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8031935951075242
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Although convolutional neural networks (CNN) achieve high diagnostic accuracy for detecting Alzheimer's disease (AD) dementia based on magnetic resonance imaging (MRI) scans, they are not yet applied in clinical routine. One important reason for this is a lack of model comprehensibility. Recently developed visualization methods for deriving CNN relevance maps may help to fill this gap. We investigated whether models with higher accuracy also rely more on discriminative brain regions predefined by prior knowledge. We trained a CNN for the detection of AD in N=663 T1-weighted MRI scans of patients with dementia and amnestic mild cognitive impairment (MCI) and verified the accuracy of the models via cross-validation and in three independent samples including N=1655 cases. We evaluated the association of relevance scores and hippocampus volume to validate the clinical utility of this approach. To improve model comprehensibility, we implemented an interactive visualization of 3D CNN relevance maps. Across three independent datasets, group separation showed high accuracy for AD dementia vs. controls (AUC$\geq$0.92) and moderate accuracy for MCI vs. controls (AUC$\approx$0.75). Relevance maps indicated that hippocampal atrophy was considered as the most informative factor for AD detection, with additional contributions from atrophy in other cortical and subcortical regions. Relevance scores within the hippocampus were highly correlated with hippocampal volumes (Pearson's r$\approx$-0.81). The relevance maps highlighted atrophy in regions that we had hypothesized a priori. This strengthens the comprehensibility of the CNN models, which were trained in a purely data-driven manner based on the scans and diagnosis labels. The high hippocampus relevance scores and high performance achieved in independent samples support the validity of the CNN models in the detection of AD-related MRI abnormalities.
• Abstract（参考訳）: 畳み込み型ニューラルネットワーク(CNN)は,MRI(MRI)によるアルツハイマー病(AD)認知症の検出に高い診断精度が得られたが,まだ臨床検査には適用されていない。 この理由の1つは、モデル理解性の欠如である。 最近開発されたCNN関連マップの可視化手法は,このギャップを埋めるのに役立つかもしれない。 より精度の高いモデルは、事前知識によって事前に定義された差別的脳領域にも依存するかどうかを検討した。 認知症および健常性軽度認知障害 (MCI) のMRIでAD検出のためにCNNを訓練し, クロスバリデーションおよびN=1655例を含む3つの独立した検体でモデルの精度を検証した。 本手法の臨床的有用性を検証するため,海馬容積と関連スコアの関連性を検討した。 モデル理解性を改善するために,3次元CNN関連マップのインタラクティブな可視化を行った。 3つの独立したデータセットで、グループ分離はAD認知症対コントロール(AUC$\geq$0.92)とMCI対コントロール(AUC$\approx$0.75)の適度な精度を示した。 関連地図では、海馬萎縮がAD検出の最も有意義な要因と考えられ、他の皮質および皮質下領域の萎縮の寄与も見られた。 海馬内の関連スコアは海馬の体積と強く相関していた(Pearson's r$\approx$-0.81)。 関連地図は、先験を仮定した地域における萎縮を強調した。 これにより、スキャンと診断ラベルに基づいて純粋にデータ駆動で訓練されたCNNモデルの理解性が向上する。 AD関連MRIの異常検出におけるCNNモデルの妥当性は, 海馬関連度の高いスコアと, 独立サンプルで達成されたハイパフォーマンスが有効である。

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