論文の概要: Deep Learning Identifies Neuroimaging Signatures of Alzheimer's Disease
Using Structural and Synthesized Functional MRI Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.04672v1
- Date: Sat, 10 Apr 2021 03:16:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-13 14:26:35.143323
- Title: Deep Learning Identifies Neuroimaging Signatures of Alzheimer's Disease
Using Structural and Synthesized Functional MRI Data
- Title（参考訳）: 構造的および合成機能的MRIデータを用いたアルツハイマー病の神経画像信号の深層学習による同定
- Authors: Nanyan Zhu, Chen Liu, Xinyang Feng, Dipika Sikka, Sabrina
Gjerswold-Selleck, Scott A. Small, Jia Guo
- Abstract要約: 脳MRIにおける構造-機能変換を初めて学習することにより,潜在的な解決策を提案する。
次に,大規模構造スキャンから空間整合機能画像を合成する。
時間的ローブは最も予測可能な構造領域であり、パリエト後頭ローブはモデルで最も予測可能な機能領域である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.388888908045406
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Current neuroimaging techniques provide paths to investigate the structure
and function of the brain in vivo and have made great advances in understanding
Alzheimer's disease (AD). However, the group-level analyses prevalently used
for investigation and understanding of the disease are not applicable for
diagnosis of individuals. More recently, deep learning, which can efficiently
analyze large-scale complex patterns in 3D brain images, has helped pave the
way for computer-aided individual diagnosis by providing accurate and automated
disease classification. Great progress has been made in classifying AD with
deep learning models developed upon increasingly available structural MRI data.
The lack of scale-matched functional neuroimaging data prevents such models
from being further improved by observing functional changes in pathophysiology.
Here we propose a potential solution by first learning a
structural-to-functional transformation in brain MRI, and further synthesizing
spatially matched functional images from large-scale structural scans. We
evaluated our approach by building computational models to discriminate
patients with AD from healthy normal subjects and demonstrated a performance
boost after combining the structural and synthesized functional brain images
into the same model. Furthermore, our regional analyses identified the temporal
lobe to be the most predictive structural-region and the parieto-occipital lobe
to be the most predictive functional-region of our model, which are both in
concordance with previous group-level neuroimaging findings. Together, we
demonstrate the potential of deep learning with large-scale structural and
synthesized functional MRI to impact AD classification and to identify AD's
neuroimaging signatures.
- Abstract（参考訳）: 現在の神経イメージング技術は、脳の構造と機能を調べるための経路を提供し、アルツハイマー病(AD)の理解に大きな進歩をもたらした。
しかし、この疾患の調査や理解に広く用いられるグループレベルの分析は、個人の診断には適用できない。
近年,3次元脳画像の大規模複雑なパターンを効率的に解析できる深層学習が,疾患分類の正確かつ自動化により,コンピュータ支援による個人診断の道を開くのに役立っている。
より利用可能な構造的MRIデータに基づいて、ディープラーニングモデルによるADの分類に大きな進歩が見られた。
スケールマッチングされた機能的神経画像データの欠如は、病態の機能的変化を観察することによって、そのようなモデルをさらに改善することを防ぐ。
そこで本研究では,まず脳mriで構造から機能への変換を学習し,大規模構造スキャンから空間的に整合した機能画像の合成を行う。
健常者からAD患者を識別するための計算モデルを構築し, 構造的, 合成された機能的脳像を同一モデルに組み合わせた結果, 性能向上効果が示された。
さらに, 側頭葉を最も予測的構造領域とし, 頭頂頭頂葉を最も予測的機能領域と同定した。
今回我々は,AD分類に影響を及ぼし,ADのニューロイメージング・シグネチャを同定するために,大規模構造と合成MRIを用いたディープラーニングの可能性を示す。
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