論文の概要: A multi-stream convolutional neural network for classification of progressive MCI in Alzheimer's disease using structural MRI images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.01944v1
• Date: Thu, 3 Mar 2022 15:14:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-08 04:53:11.230394
• Title: A multi-stream convolutional neural network for classification of progressive MCI in Alzheimer's disease using structural MRI images
• Title（参考訳）: 構造MRI画像を用いたアルツハイマー病の進行性MCI分類のためのマルチストリーム畳み込みニューラルネットワーク
• Authors: Mona Ashtari-Majlan and Abbas Seifi and Mohammad Mahdi Dehshibi
• Abstract要約: 安定したMCIとプログレッシブMCIを分類するために,パッチベースの画像データを用いたマルチストリーム深層畳み込みニューラルネットワークを提案する。 まず,アルツハイマー病のMRI画像と認知正常な被験者を比較し,解剖学的特徴を識別する。 これらのランドマークは、MRI画像を分類するために提案されたマルチストリーム畳み込みニューラルネットワークに供給されるパッチを抽出するために使用される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.23633885460047763
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Early diagnosis of Alzheimer's disease and its prodromal stage, also known as mild cognitive impairment (MCI), is critical since some patients with progressive MCI will develop the disease. We propose a multi-stream deep convolutional neural network fed with patch-based imaging data to classify stable MCI and progressive MCI. First, we compare MRI images of Alzheimer's disease with cognitively normal subjects to identify distinct anatomical landmarks using a multivariate statistical test. These landmarks are then used to extract patches that are fed into the proposed multi-stream convolutional neural network to classify MRI images. Next, we train the architecture in a separate scenario using samples from Alzheimer's disease images, which are anatomically similar to the progressive MCI ones and cognitively normal images to compensate for the lack of progressive MCI training data. Finally, we transfer the trained model weights to the proposed architecture in order to fine-tune the model using progressive MCI and stable MCI data. Experimental results on the ADNI-1 dataset indicate that our method outperforms existing methods for MCI classification, with an F1-score of 85.96%.
• Abstract（参考訳）: 進行性MCI患者の一部が発症するので、早期にアルツハイマー病とその前頭葉ステージ(軽度認知障害(MCI)とも呼ばれる)を診断することが重要である。 安定したMCIとプログレッシブMCIを分類するために,パッチベースの画像データを用いたマルチストリーム深層畳み込みニューラルネットワークを提案する。 まず,アルツハイマー病のMRI画像と認知正常な被験者を比較し,多変量統計検査を用いて解剖学的特徴を識別する。 これらのランドマークは、MRI画像を分類するために提案されたマルチストリーム畳み込みニューラルネットワークに供給されるパッチを抽出するために使用される。 次に、進行性MCI画像と解剖学的に類似しているアルツハイマー病画像と、進行性MCI訓練データの欠如を補うための認知正常画像を用いて、別のシナリオでアーキテクチャを訓練する。 最後に,学習したモデル重みを提案アーキテクチャに転送し,progressive mciとstable mciデータを用いてモデルを微調整する。 ADNI-1データセットによる実験結果から,本手法は既存のMCI分類法よりも85.96%優れていた。

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