論文の概要: Voxel-level Importance Maps for Interpretable Brain Age Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.05388v1
• Date: Wed, 11 Aug 2021 18:08:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-13 14:37:55.711694
• Title: Voxel-level Importance Maps for Interpretable Brain Age Estimation
• Title（参考訳）: ボクセルレベルの重要度マップによる脳年齢推定
• Authors: Kyriaki-Margarita Bintsi, Vasileios Baltatzis, Alexander Hammers, Daniel Rueckert
• Abstract要約: 本稿では,畳み込みニューラルネットワークを用いた3次元脳磁気共鳴(MR)画像からの脳年齢回帰の課題に着目した。 予測モデルの性能を損なうことなく、できるだけ多くのノイズを入力に追加することを目的としたノイズモデルを実装した。 本手法は,英国バイオバンクの13750個の脳MR画像を用いて検討し,既存の神経病理学文献と一致している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.5330922395729
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Brain aging, and more specifically the difference between the chronological and the biological age of a person, may be a promising biomarker for identifying neurodegenerative diseases. For this purpose accurate prediction is important but the localisation of the areas that play a significant role in the prediction is also crucial, in order to gain clinicians' trust and reassurance about the performance of a prediction model. Most interpretability methods are focused on classification tasks and cannot be directly transferred to regression tasks. In this study, we focus on the task of brain age regression from 3D brain Magnetic Resonance (MR) images using a Convolutional Neural Network, termed prediction model. We interpret its predictions by extracting importance maps, which discover the parts of the brain that are the most important for brain age. In order to do so, we assume that voxels that are not useful for the regression are resilient to noise addition. We implement a noise model which aims to add as much noise as possible to the input without harming the performance of the prediction model. We average the importance maps of the subjects and end up with a population-based importance map, which displays the regions of the brain that are influential for the task. We test our method on 13,750 3D brain MR images from the UK Biobank, and our findings are consistent with the existing neuropathology literature, highlighting that the hippocampus and the ventricles are the most relevant regions for brain aging.
• Abstract（参考訳）: 脳の老化、特に人の年代と生物学的年齢の違いは、神経変性疾患を識別するための有望なバイオマーカーである可能性がある。 この目的のためには正確な予測が重要であるが、予測モデルの性能に対する臨床医の信頼と安心を得るためには、予測において重要な役割を果たす領域の局所化も重要である。 ほとんどの解釈可能性法は分類タスクに焦点を当てており、回帰タスクに直接転送することはできない。 本研究では,畳み込みニューラルネットワークを用いた3次元脳磁気共鳴(MR)画像からの脳年齢回帰の課題に着目し,予測モデルを提案する。 我々は、脳の年齢において最も重要な部分を発見する重要な地図を抽出することで、その予測を解釈する。 これを実現するため、回帰に役立たないボクセルはノイズ付加に対して弾力性があると仮定する。 予測モデルの性能を損なうことなく、入力にできるだけ多くのノイズを加えることを目的としたノイズモデルを実装した。 被験者の重要度マップを平均化し、その課題に影響を及ぼす脳の領域を表示する人口ベースの重要度マップを作成する。 本手法は,英国バイオバンクの3D脳MRI画像13750枚を用いて検討し,既存の神経病理文献と一致し,海馬と心室が脳老化の最も関連性の高い領域であることを示した。

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