論文の概要: DeepAD: A Robust Deep Learning Model of Alzheimer's Disease Progression
for Real-World Clinical Applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.09096v5
- Date: Thu, 7 Sep 2023 16:46:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-08 18:17:47.074489
- Title: DeepAD: A Robust Deep Learning Model of Alzheimer's Disease Progression
for Real-World Clinical Applications
- Title（参考訳）: deepad: アルツハイマー病進行のロバストなディープラーニングモデルによる実世界臨床応用
- Authors: Somaye Hashemifar, Claudia Iriondo, Evan Casey, Mohsen Hejrati, for
Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative
- Abstract要約: 本稿では,アルツハイマー病の進行を予測するための新しいマルチタスク深層学習モデルを提案する。
本モデルでは,3次元畳み込みニューラルネットワークの高次元MRI特徴を他のデータモダリティと統合する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9999629695552196
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: The ability to predict the future trajectory of a patient is a key step
toward the development of therapeutics for complex diseases such as Alzheimer's
disease (AD). However, most machine learning approaches developed for
prediction of disease progression are either single-task or single-modality
models, which can not be directly adopted to our setting involving multi-task
learning with high dimensional images. Moreover, most of those approaches are
trained on a single dataset (i.e. cohort), which can not be generalized to
other cohorts. We propose a novel multimodal multi-task deep learning model to
predict AD progression by analyzing longitudinal clinical and neuroimaging data
from multiple cohorts. Our proposed model integrates high dimensional MRI
features from a 3D convolutional neural network with other data modalities,
including clinical and demographic information, to predict the future
trajectory of patients. Our model employs an adversarial loss to alleviate the
study-specific imaging bias, in particular the inter-study domain shifts. In
addition, a Sharpness-Aware Minimization (SAM) optimization technique is
applied to further improve model generalization. The proposed model is trained
and tested on various datasets in order to evaluate and validate the results.
Our results showed that 1) our model yields significant improvement over the
baseline models, and 2) models using extracted neuroimaging features from 3D
convolutional neural network outperform the same models when applied to
MRI-derived volumetric features.
- Abstract（参考訳）: 患者の将来の軌跡を予測する能力は、アルツハイマー病(AD)のような複雑な疾患の治療薬の開発に向けた重要なステップである。
しかし、病気の進行を予測するために開発されたほとんどの機械学習アプローチは、単一タスクモデルまたは単一モダリティモデルであり、高次元画像を用いたマルチタスク学習を含む設定では直接適用できない。
さらに、これらのアプローチのほとんどは単一のデータセット(すなわちコホート)で訓練されており、他のコホートには一般化できない。
本稿では,複数コホートからの経時的臨床・神経画像データを分析し,AD進行を予測するためのマルチモーダル・マルチタスク深層学習モデルを提案する。
提案モデルでは,3次元畳み込みニューラルネットワークの高次元MRI特徴と臨床および人口統計情報を含む他のデータモダリティを統合し,患者の将来の軌跡を予測する。
本モデルでは,研究固有の画像バイアス,特に研究間領域シフトを緩和するために,敵対的損失を用いる。
さらに,シャープネス・アウェア・最小化(SAM)最適化手法を適用し,モデル一般化をさらに改善した。
提案モデルでは, 実験結果の評価と検証のために, 各種データセット上で実験を行った。
私たちの結果は
1)我々のモデルはベースラインモデルよりも大幅に改善され、
2) 3次元畳み込みニューラルネットワークから抽出したニューロイメージング特徴を用いたモデルは,MRI由来の容積特徴に適用した場合に,同じモデルより優れている。
関連論文リスト
- Patch-based Intuitive Multimodal Prototypes Network (PIMPNet) for Alzheimer's Disease classification [3.144057505325736]
部分プロトタイプニューラルネットワークは、Deep Learning(DL)の計算上の利点を解釈可能な設計アーキテクチャに統合する。
PIMPNetは3D sMRIと患者の年齢からアルツハイマー病(AD)のバイナリ分類に適用された3D画像と人口統計の解釈可能な最初のマルチモーダルモデルである。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-19T12:58:18Z) - The effect of data augmentation and 3D-CNN depth on Alzheimer's Disease
detection [51.697248252191265]
この研究は、データハンドリング、実験設計、モデル評価に関するベストプラクティスを要約し、厳密に観察する。
我々は、アルツハイマー病(AD)の検出に焦点を当て、医療における課題のパラダイム的な例として機能する。
このフレームワークでは,3つの異なるデータ拡張戦略と5つの異なる3D CNNアーキテクチャを考慮し,予測15モデルを訓練する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-13T10:40:41Z) - Video and Synthetic MRI Pre-training of 3D Vision Architectures for
Neuroimage Analysis [3.208731414009847]
トランスファーラーニングは、特定のタスクに適応するために、大規模なデータコーパスでディープラーニングモデルを事前訓練することを含む。
視覚変換器 (ViTs) と畳み込みニューラルネットワーク (CNNs) のベンチマークを行った。
得られた事前訓練されたモデルは、ターゲットタスクのトレーニングデータが制限されている場合でも、さまざまな下流タスクに適応することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-09T00:33:23Z) - Incomplete Multimodal Learning for Complex Brain Disorders Prediction [65.95783479249745]
本稿では,変換器と生成対向ネットワークを用いた不完全なマルチモーダルデータ統合手法を提案する。
アルツハイマー病神経画像イニシアチブコホートを用いたマルチモーダルイメージングによる認知変性と疾患予後の予測に本手法を適用した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-25T16:29:16Z) - Robust Alzheimer's Progression Modeling using Cross-Domain
Self-Supervised Deep Learning [3.0948853907734044]
我々は,医学画像を入力として回帰問題として,疾患予測モデリングのためのクロスドメイン自己教師型学習手法を開発した。
脳MRIによるアルツハイマー病の進行予測を,自己指導型プレトレーニングで改善できることを実証した。
また,脳MRIデータの拡張(ラベル付きではない)による事前トレーニングは,自然画像上での事前トレーニングよりも優れていた。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-15T23:04:15Z) - Feature robustness and sex differences in medical imaging: a case study
in MRI-based Alzheimer's disease detection [1.7616042687330637]
我々はADNI MRIデータセットの2つの分類方式を比較した。
訓練データセットの性構成に対する男女試験対象者のモデル性能の強い依存は見つからない。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-04T17:37:54Z) - Mixed Effects Neural ODE: A Variational Approximation for Analyzing the
Dynamics of Panel Data [50.23363975709122]
パネルデータ解析に(固定・ランダムな)混合効果を取り入れたME-NODEという確率モデルを提案する。
我々は、Wong-Zakai定理によって提供されるSDEの滑らかな近似を用いて、我々のモデルを導出できることを示す。
次に、ME-NODEのためのエビデンスに基づく下界を導出し、(効率的な)トレーニングアルゴリズムを開発する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-18T22:41:51Z) - A multi-stage machine learning model on diagnosis of esophageal
manometry [50.591267188664666]
このフレームワークには、飲み込みレベルにおけるディープラーニングモデルと、学習レベルにおける機能ベースの機械学習モデルが含まれている。
これは、生のマルチスワローデータからHRM研究のCC診断を自動的に予測する最初の人工知能モデルである。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-25T20:09:23Z) - Classification of Brain Tumours in MR Images using Deep Spatiospatial
Models [0.0]
本稿では、ResNet (2+1)DとResNet Mixed Convolutionの2つの時間モデルを用いて、異なるタイプの脳腫瘍を分類する。
両モデルとも純粋な3次元畳み込みモデルであるResNet18よりも優れていた。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-28T19:27:51Z) - Adversarial Sample Enhanced Domain Adaptation: A Case Study on
Predictive Modeling with Electronic Health Records [57.75125067744978]
ドメイン適応を容易にするデータ拡張手法を提案する。
逆生成したサンプルはドメイン適応時に使用される。
その結果,本手法の有効性とタスクの一般性が確認された。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-13T03:20:20Z) - Select-ProtoNet: Learning to Select for Few-Shot Disease Subtype
Prediction [55.94378672172967]
本研究は, 類似患者のサブグループを同定し, 数発の疾患のサブタイプ予測問題に焦点を当てた。
新しいモデルを開発するためにメタラーニング技術を導入し、関連する臨床課題から共通の経験や知識を抽出する。
我々の新しいモデルは、単純だが効果的なメタ学習マシンであるPrototypeal Networkと呼ばれる、慎重に設計されたメタラーナーに基づいて構築されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-09-02T02:50:30Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。