論文の概要: Towards better Interpretable and Generalizable AD detection using Collective Artificial Intelligence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.03247v1
• Date: Tue, 7 Jun 2022 13:02:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-08 16:06:10.313110
• Title: Towards better Interpretable and Generalizable AD detection using Collective Artificial Intelligence
• Title（参考訳）: 集団人工知能を用いたより良い解釈・一般化可能なAD検出に向けて
• Authors: Huy-Dung Nguyen, Micha\"el Cl\'ement, Boris Mansencal, Pierrick Coup\'e
• Abstract要約: アルツハイマー病の診断と予後を自動化するための深層学習法が提案されている。 これらの手法は、しばしば解釈可能性と一般化の欠如に悩まされる。 我々はこれらの制限を克服するために設計された新しいディープ・フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate diagnosis and prognosis of Alzheimer's disease are crucial for developing new therapies and reducing the associated costs. Recently, with the advances of convolutional neural networks, deep learning methods have been proposed to automate these two tasks using structural MRI. However, these methods often suffer from a lack of interpretability and generalization and have limited prognosis performance. In this paper, we propose a novel deep framework designed to overcome these limitations. Our pipeline consists of two stages. In the first stage, 125 3D U-Nets are used to estimate voxelwise grade scores over the whole brain. The resulting 3D maps are then fused to construct an interpretable 3D grading map indicating the disease severity at the structure level. As a consequence, clinicians can use this map to detect the brain structures affected by the disease. In the second stage, the grading map and subject's age are used to perform classification with a graph convolutional neural network. Experimental results based on 2106 subjects demonstrated competitive performance of our deep framework compared to state-of-the-art methods on different datasets for both AD diagnosis and prognosis. Moreover, we found that using a large number of U-Nets processing different overlapping brain areas improved the generalization capacity of the proposed methods.
• Abstract（参考訳）: アルツハイマー病の正確な診断と予後は、新しい治療法の開発と関連するコストの削減に不可欠である。 近年,畳み込みニューラルネットワークの進歩に伴い,この2つのタスクを構造MRIを用いて自動化する深層学習法が提案されている。 しかし、これらの方法はしばしば解釈可能性や一般化の欠如に苦しめられ、予後に乏しい。 本稿では,これらの制約を克服する新しい深層フレームワークを提案する。 私たちのパイプラインは2つの段階からなる。 最初の段階では、125個の3D U-Netを使って脳全体のボクセルワイドのスコアを推定する。 得られた3Dマップは融合し、構造レベルで病気の重症度を示す解釈可能な3D階調マップを構築する。 その結果、臨床医はこの地図を使って疾患の影響を受ける脳構造を検出することができる。 第2段階では、階調マップと被写体年齢を用いて、グラフ畳み込みニューラルネットワークを用いて分類を行う。 2106名を対象にした実験結果では,ad診断と予後の両方において,異なるデータセットにおける最先端手法と比較して,深層フレームワークの競合性が示された。 さらに,多量のu-netを用いて異なる重複脳領域を処理することにより,提案手法の一般化能力が向上した。

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