論文の概要: RobIn: A Robust Interpretable Deep Network for Schizophrenia Diagnosis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.17085v1
- Date: Thu, 31 Mar 2022 15:01:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-01 16:19:20.315371
- Title: RobIn: A Robust Interpretable Deep Network for Schizophrenia Diagnosis
- Title（参考訳）: RobIn: 統合失調症診断のためのロバスト解釈可能なディープネットワーク
- Authors: Daniel Organisciak, Hubert P. H. Shum, Ephraim Nwoye, Wai Lok Woo
- Abstract要約: 統合失調症は、長く複雑な診断プロセスを必要とする重度の精神疾患である。
脳画像データから統合失調症の診断にディープラーニングを応用しようとする試みは、将来性を示しているが、大きなトレーニングと応用のギャップに悩まされている。
我々は、アクセスしやすいデータに焦点をあてて、このトレーニングとアプリケーション間のギャップを減らすことを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.180396034315807
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Schizophrenia is a severe mental health condition that requires a long and
complicated diagnostic process. However, early diagnosis is vital to control
symptoms. Deep learning has recently become a popular way to analyse and
interpret medical data. Past attempts to use deep learning for schizophrenia
diagnosis from brain-imaging data have shown promise but suffer from a large
training-application gap - it is difficult to apply lab research to the real
world. We propose to reduce this training-application gap by focusing on
readily accessible data. We collect a data set of psychiatric observations of
patients based on DSM-5 criteria. Because similar data is already recorded in
all mental health clinics that diagnose schizophrenia using DSM-5, our method
could be easily integrated into current processes as a tool to assist
clinicians, whilst abiding by formal diagnostic criteria. To facilitate
real-world usage of our system, we show that it is interpretable and robust.
Understanding how a machine learning tool reaches its diagnosis is essential to
allow clinicians to trust that diagnosis. To interpret the framework, we fuse
two complementary attention mechanisms, 'squeeze and excitation' and
'self-attention', to determine global attribute importance and attribute
interactivity, respectively. The model uses these importance scores to make
decisions. This allows clinicians to understand how a diagnosis was reached,
improving trust in the model. Because machine learning models often struggle to
generalise to data from different sources, we perform experiments with
augmented test data to evaluate the model's applicability to the real world. We
find that our model is more robust to perturbations, and should therefore
perform better in a clinical setting. It achieves 98% accuracy with 10-fold
cross-validation.
- Abstract（参考訳）: 統合失調症は、長く複雑な診断プロセスを必要とする重度の精神疾患である。
しかし、症状を制御するには早期診断が不可欠である。
近年、深層学習は医学データを分析・解釈するための一般的な方法となっている。
脳画像データから統合失調症の診断にディープラーニングを応用しようとする試みは、将来性を示しているが、大きなトレーニングと応用ギャップに悩まされている - 実験室の研究を現実世界に適用することは困難である。
我々は、容易にアクセス可能なデータに集中することで、トレーニングとアプリケーションのギャップを減らすことを提案する。
DSM-5基準に基づく患者の精神医学的観察のデータセットを収集した。
同様のデータはdsm-5を用いて統合失調症を診断する全ての精神科医に既に記録されているため、正式な診断基準を遵守しながら、臨床医を支援するツールとして現在のプロセスに容易に統合することが可能である。
本システムの実世界利用を容易にするために,解釈可能でロバストであることを示す。
機械学習ツールが診断に達する方法を理解することは、臨床医がその診断を信用するために不可欠である。
この枠組みを解釈するために,2つの相補的注意機構である「スクイーズ」と「自己注意」を融合させ,グローバルな属性の重要性と属性の相互作用性を決定する。
モデルはこれらの重要なスコアを使って意思決定します。
これにより、臨床医は診断の到達方法を理解し、モデルの信頼性を向上させることができる。
機械学習モデルは、しばしば異なるソースのデータへの一般化に苦慮するため、実世界のモデルの適用性を評価するために、拡張テストデータを用いて実験を行う。
我々のモデルは摂動に対してより堅牢であり、臨床環境ではより良い性能を発揮するべきである。
10倍のクロスバリデーションで98%の精度を達成する。
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