論文の概要: Machine Learning Based Multimodal Neuroimaging Genomics Dementia Score
for Predicting Future Conversion to Alzheimer's Disease
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.05707v1
- Date: Fri, 11 Mar 2022 01:35:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-14 12:19:12.706142
- Title: Machine Learning Based Multimodal Neuroimaging Genomics Dementia Score
for Predicting Future Conversion to Alzheimer's Disease
- Title（参考訳）: 機械学習を用いたマルチモーダル・ニューロイメージング・ゲノミクス認知症スコアによるアルツハイマー病の予後予測
- Authors: Ghazal Mirabnahrazam, Da Ma, Sieun Lee, Karteek Popuri, Hyunwoo Lee,
Jiguo Cao, Lei Wang, James E Galvin, Mirza Faisal Beg, and the Alzheimer's
Disease Neuroimaging Initiative
- Abstract要約: 画像/遺伝子型に基づくDATスコアを作成した。
DATスコアの0.5しきい値を用いて,将来,被験者がDATを発達させるか否かを予測した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.914776804701307
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Background: The increasing availability of databases containing both magnetic
resonance imaging (MRI) and genetic data allows researchers to utilize
multimodal data to better understand the characteristics of dementia of
Alzheimer's type (DAT). Objective: The goal of this study was to develop and
analyze novel biomarkers that can help predict the development and progression
of DAT. Methods: We used feature selection and ensemble learning classifier to
develop an image/genotype-based DAT score that represents a subject's
likelihood of developing DAT in the future. Three feature types were used: MRI
only, genetic only, and combined multimodal data. We used a novel data
stratification method to better represent different stages of DAT. Using a
pre-defined 0.5 threshold on DAT scores, we predicted whether or not a subject
would develop DAT in the future. Results: Our results on Alzheimer's Disease
Neuroimaging Initiative (ADNI) database showed that dementia scores using
genetic data could better predict future DAT progression for currently normal
control subjects (Accuracy=0.857) compared to MRI (Accuracy=0.143), while MRI
can better characterize subjects with stable mild cognitive impairment
(Accuracy=0.614) compared to genetics (Accuracy=0.356). Combining MRI and
genetic data showed improved classification performance in the remaining
stratified groups. Conclusion: MRI and genetic data can contribute to DAT
prediction in different ways. MRI data reflects anatomical changes in the
brain, while genetic data can detect the risk of DAT progression prior to the
symptomatic onset. Combining information from multimodal data in the right way
can improve prediction performance.
- Abstract（参考訳）: 背景:MRI(MRI)と遺伝データの両方を含むデータベースの利用が増加し、研究者はマルチモーダルデータを利用してアルツハイマー型認知症の特徴をよりよく理解できるようになった。
目的: 本研究の目的は, DATの発達と進展を予測できる新しいバイオマーカーを開発し, 解析することであった。
方法: 特徴選択とアンサンブル学習分類器を用いて, 将来DATを発達させる可能性を示す画像/遺伝子型DATスコアを開発した。
MRIのみ,遺伝子のみ,複合マルチモーダルデータという3つの特徴型が用いられた。
DATの異なる段階をよりよく表現するために,新しいデータ階層化手法を用いた。
DATスコアの0.5しきい値を用いて,将来,被験者がDATを開発するか否かを予測した。
結果】アルツハイマー病の神経画像化イニシアチブ(adni)データベースでは、遺伝子データを用いた認知症スコアは、現在正常なコントロール対象(精度=0.857)に対して、mri(精度=0.143)と比較して、将来のdaf進行を予測できるが、mriでは、安定な軽度認知障害(精度=0.614)を持つ被験者を遺伝子(精度=0.356)と比較して、より優れた特徴付けが可能であることが示された。
MRIと遺伝子データを併用すると,残りの層状群では分類性能が向上した。
結論:MRIと遺伝データは、異なる方法でDAT予測に寄与することができる。
MRIデータは脳の解剖学的変化を反映し、遺伝データは症状発生前のDAT進行のリスクを検出する。
マルチモーダルデータからの情報を正しく組み合わせれば、予測性能が向上する。
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