論文の概要: Representing Alzheimer's Disease Progression via Deep Prototype Tree
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.06847v1
- Date: Sat, 13 Feb 2021 02:11:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-02-16 15:23:47.707548
- Title: Representing Alzheimer's Disease Progression via Deep Prototype Tree
- Title（参考訳）: ディーププロトタイプツリーによるアルツハイマー病の進行を表わす
- Authors: Lu Zhang, Li Wang, Dajiang Zhu
- Abstract要約: アルツハイマー病(AD)の進行を木構造としてモデル化する新しい構造学習法を開発した。
異なる臨床グループ間の本質的な関係をプロトタイプとしてとらえることで,AD開発における継続的なプロセスでそれらを表現することができる。
この手法をDeep Prototype Learningと呼び、学習した木構造をDeep Prototype Tree - DPTreeと呼びます。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.445557872875437
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: For decades, a variety of predictive approaches have been proposed and
evaluated in terms of their predicting capability for Alzheimer's Disease (AD)
and its precursor - mild cognitive impairment (MCI). Most of them focused on
prediction or identification of statistical differences among different
clinical groups or phases (e.g., longitudinal studies). The continuous nature
of AD development and transition states between successive AD related stages
have been overlooked, especially in binary or multi-class classification.
Though a few progression models of AD have been studied recently, they mainly
designed to determine and compare the order of specific biomarkers. How to
effectively predict the individual patient's status within a wide spectrum of
AD progression has been understudied. In this work, we developed a novel
structure learning method to computationally model the continuum of AD
progression as a tree structure. By conducting a novel prototype learning with
a deep manner, we are able to capture intrinsic relations among different
clinical groups as prototypes and represent them in a continuous process for AD
development. We named this method as Deep Prototype Learning and the learned
tree structure as Deep Prototype Tree - DPTree. DPTree represents different
clinical stages as a trajectory reflecting AD progression and predict clinical
status by projecting individuals onto this continuous trajectory. Through this
way, DPTree can not only perform efficient prediction for patients at any
stages of AD development (77.8% accuracy for five groups), but also provide
more information by examining the projecting locations within the entire AD
progression process.
- Abstract（参考訳）: 何十年もの間、アルツハイマー病(AD)とその前駆体 - 軽度の認知障害(MCI)の予測能力の観点から、さまざまな予測アプローチが提案および評価されています。
その多くは、異なる臨床グループやフェーズ(例えば、縦断研究)間の統計的差異の予測や同定に焦点を当てている。
AD開発とAD関連段階間の遷移状態の連続性は、特に二項分類や多項分類において見過ごされている。
近年、ADの進行モデルがいくつか研究されているが、主に特定のバイオマーカーの順序を決定・比較するために設計された。
AD進行の幅広い範囲で患者の状態を効果的に予測する方法が検討されている。
本研究では,AD進行の連続を木構造として計算モデル化する新しい構造学習法を開発した。
異なる臨床グループ間の本質的な関係を深い方法で新しいプロトタイプ学習を行うことで、プロトタイプとして捉え、AD開発のための継続的なプロセスでそれらを表現することができます。
本手法をDeep Prototype Learningと命名し,学習木構造をDeep Prototype Tree - DPTreeとした。
DPTreeは、AD進行を反映した軌道として異なる臨床段階を表し、個人をこの連続軌道に投影することによって臨床状態を予測します。
このようにして、DPTreeはAD発達のどの段階(5つのグループで77.8%の精度)の患者に対して効率的な予測を行うだけでなく、AD進行過程全体の投影位置を調べることでより多くの情報を提供することができる。
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