論文の概要: Multi-View Imputation and Cross-Attention Network Based on Incomplete
Longitudinal and Multi-Modal Data for Alzheimer's Disease Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.08019v1
- Date: Thu, 16 Jun 2022 09:20:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-17 16:31:57.433897
- Title: Multi-View Imputation and Cross-Attention Network Based on Incomplete
Longitudinal and Multi-Modal Data for Alzheimer's Disease Prediction
- Title（参考訳）: アルツハイマー病予測のための不完全縦型およびマルチモーダルデータに基づくマルチビューインプテーションとクロス・アテンション・ネットワーク
- Authors: Meiyan Huang, Tao Wang, Xiumei Chen, Xiaoling Zhang, Shuoling Zhou and
Qianjin Feng
- Abstract要約: 本稿では,多視点インプット・クロスアテンションネットワーク(MCNet)を提案し,統合された枠組みでデータインプットとアルツハイマー病(AD)の予測を統合する。
MCNetは、AD予測のための長手およびマルチモーダルデータ分析において、優れたアプリケーションの可能性を持つツールである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.445742042361868
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Longitudinal variations and complementary information inherent in
longitudinal and multi-modal data play an important role in Alzheimer's disease
(AD) prediction, particularly in identifying subjects with mild cognitive
impairment who are about to have AD. However, longitudinal and multi-modal data
may have missing data, which hinders the effective application of these data.
Additionally, previous longitudinal studies require existing longitudinal data
to achieve prediction, but AD prediction is expected to be conducted at
patients' baseline visit (BL) in clinical practice. Thus, we proposed a
multi-view imputation and cross-attention network (MCNet) to integrate data
imputation and AD prediction in a unified framework and achieve accurate AD
prediction. First, a multi-view imputation method combined with adversarial
learning, which can handle a wide range of missing data situations and reduce
imputation errors, was presented. Second, two cross-attention blocks were
introduced to exploit the potential associations in longitudinal and
multi-modal data. Finally, a multi-task learning model was built for data
imputation, longitudinal classification, and AD prediction tasks. When the
model was properly trained, the disease progression information learned from
longitudinal data can be leveraged by BL data to improve AD prediction. The
proposed method was tested on two independent testing sets and single-model
data at BL to verify its effectiveness and flexibility on AD prediction.
Results showed that MCNet outperformed several state-of-the-art methods.
Moreover, the interpretability of MCNet was presented. Thus, our MCNet is a
tool with a great application potential in longitudinal and multi-modal data
analysis for AD prediction. Codes are available at
https://github.com/Meiyan88/MCNET.
- Abstract（参考訳）: 縦・多モードデータに固有の経時的変化と相補的情報は、アルツハイマー病(AD)の予測において重要な役割を担っている。
しかし、長手およびマルチモーダルデータの欠落は、これらのデータの効果的な適用を妨げる可能性がある。
さらに, 既往の経年変化予測には, 既往の経年データが必要であるが, AD予測は臨床実習において患者のベースライン訪問(BL)において行われることが期待される。
そこで我々は,データインプットとAD予測を統合し,正確なAD予測を実現するためのマルチビュー・インプット・クロスアテンション・ネットワーク(MCNet)を提案する。
まず,多視点インプテーション法と逆学習を組み合わせることで,様々なデータ状況に対応でき,インプテーション誤差を低減できることを示す。
第2に、2つのクロスアテンションブロックを導入し、長手およびマルチモーダルデータの潜在的な関連性を利用した。
最後に、データ計算、縦型分類、AD予測タスクのためのマルチタスク学習モデルを構築した。
モデルが適切に訓練された場合、長手データから得られた疾患進行情報をBLデータにより活用し、AD予測を改善する。
提案手法は,2つの独立したテストセットと単一モデルデータを用いて,AD予測の有効性と柔軟性を検証した。
その結果,mcnetは最先端の手法よりも優れていた。
さらに,mcnetの解釈可能性を示した。
したがって、我々のMCNetは、AD予測のための長手およびマルチモーダルデータ解析に優れた応用可能性を持つツールである。
コードはhttps://github.com/Meiyan88/MCNETで入手できる。
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