論文の概要: ADiag: Graph Neural Network Based Diagnosis of Alzheimer's Disease

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.02870v1
• Date: Fri, 8 Jan 2021 06:23:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-10 10:51:48.589102
• Title: ADiag: Graph Neural Network Based Diagnosis of Alzheimer's Disease
• Title（参考訳）: adiag:アルツハイマー病の診断に基づくグラフニューラルネットワーク
• Authors: Vishnu Ram Sampathkumar
• Abstract要約: アルツハイマー病(ad、英: alzheimer's disease)は、世界中で5000万人以上の脳変性疾患である。 現在、認知テストのバッテリーのスコアリング性能の形でのみ定性的なテスト手段が採用されています。 GraphSAGE NetworkとDDP(Dense Differentiable Pooling)解析によりADを診断する新しい定量的手法であるADiagを開発した。 ADiagの予備テストは、83%の堅牢な精度を明らかにし、他の定性的および定量的診断技術を大幅に上回っています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Alzheimer's Disease (AD) is the most widespread neurodegenerative disease, affecting over 50 million people across the world. While its progression cannot be stopped, early and accurate diagnostic testing can drastically improve quality of life in patients. Currently, only qualitative means of testing are employed in the form of scoring performance on a battery of cognitive tests. The inherent disadvantage of this method is that the burden of an accurate diagnosis falls on the clinician's competence. Quantitative methods like MRI scan assessment are inaccurate at best,due to the elusive nature of visually observable changes in the brain. In lieu of these disadvantages to extant methods of AD diagnosis, we have developed ADiag, a novel quantitative method to diagnose AD through GraphSAGE Network and Dense Differentiable Pooling (DDP) analysis of large graphs based on thickness difference between different structural regions of the cortex. Preliminary tests of ADiag have revealed a robust accuracy of 83%, vastly outperforming other qualitative and quantitative diagnostic techniques.
• Abstract（参考訳）: アルツハイマー病(ad、英: alzheimer's disease)は、世界中で5000万人以上の脳変性疾患である。 進行は止められないが、早期かつ正確な診断検査は患者の生活の質を大幅に改善することができる。 現在、定性的なテスト手段のみが、認知テストのバッテリでパフォーマンスをスコアリングする形で採用されている。 この方法の固有の欠点は、正確な診断の負担が臨床医の能力にかかっていることである。 MRIスキャンアセスメントのような定量的手法は、脳の視覚的に観察可能な変化の解明の性質によって、良くない。 既存のad診断方法の欠点に代えて,グラフサージネットワークによるad診断のための新しい定量的手法であるadiagと,大脳皮質の異なる構造領域間の厚さ差に基づく大規模グラフのddp解析を開発した。 ADiagの予備試験では、83%の堅牢な精度が示され、他の定性的および定量的診断技術よりも大幅に優れていた。

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