論文の概要: G-MIND: An End-to-End Multimodal Imaging-Genetics Framework for Biomarker Identification and Disease Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.11656v1
• Date: Wed, 27 Jan 2021 19:28:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-03-13 19:32:01.884589
• Title: G-MIND: An End-to-End Multimodal Imaging-Genetics Framework for Biomarker Identification and Disease Classification
• Title（参考訳）: G-MIND:バイオマーカー同定と疾患分類のためのエンドツーエンドマルチモーダルイメージングジェネティクスフレームワーク
• Abstract要約: 診断によって誘導される画像データと遺伝データを統合し、解釈可能なバイオマーカーを提供する新しいディープニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。 2つの機能的MRI(fMRI)パラダイムとSingle Nucleotide Polymorphism (SNP)データを含む統合失調症の集団研究で本モデルを評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.53651166356737
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We propose a novel deep neural network architecture to integrate imaging and genetics data, as guided by diagnosis, that provides interpretable biomarkers. Our model consists of an encoder, a decoder and a classifier. The encoder learns a non-linear subspace shared between the input data modalities. The classifier and the decoder act as regularizers to ensure that the low-dimensional encoding captures predictive differences between patients and controls. We use a learnable dropout layer to extract interpretable biomarkers from the data, and our unique training strategy can easily accommodate missing data modalities across subjects. We have evaluated our model on a population study of schizophrenia that includes two functional MRI (fMRI) paradigms and Single Nucleotide Polymorphism (SNP) data. Using 10-fold cross validation, we demonstrate that our model achieves better classification accuracy than baseline methods, and that this performance generalizes to a second dataset collected at a different site. In an exploratory analysis we further show that the biomarkers identified by our model are closely associated with the well-documented deficits in schizophrenia.
• Abstract（参考訳）: 診断によって誘導される画像データと遺伝データを統合し、解釈可能なバイオマーカーを提供する新しいディープニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。 我々のモデルはエンコーダ、デコーダ、および分類器で構成される。 エンコーダは入力データモダリティ間で共有される非線形部分空間を学習する。 分類器と復号器は正規化器として機能し、低次元の符号化が患者とコントロールの予測的差異を捉える。 データから解釈可能なバイオマーカーを抽出するために,学習可能なドロップアウト層を使用します。 2つの機能的MRI(fMRI)パラダイムとSingle Nucleotide Polymorphism (SNP)データを含む統合失調症の集団研究で本モデルを評価した。 10倍のクロスバリデーションを用いて,本モデルがベースライン法よりも優れた分類精度を達成し,別のサイトで収集された第2のデータセットに一般化できることを実証した。 さらに,本モデルにより同定されたバイオマーカーは,統合失調症の障害と密接に関連していることが示された。

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