論文の概要: Deep reinforcement learning for fMRI prediction of Autism Spectrum Disorder

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.11224v1
• Date: Fri, 17 Jun 2022 01:04:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-26 07:12:33.017709
• Title: Deep reinforcement learning for fMRI prediction of Autism Spectrum Disorder
• Title（参考訳）: 自閉症スペクトラム障害のfMRI予測のための深部強化学習
• Authors: Joseph Stember, Danielle Stember, Luca Pasquini, Jenabi Merhnaz, Andrei Holodny, Hrithwik Shalu
• Abstract要約: Autism Brain Imaging Data Exchange (ABIDE)データベースから100グラフラベル対のDep Reinforcement Learning (DRL)分類器を訓練した。 比較のために、我々は同じトレーニングセットでSupervised Deep Learning (SDL)分類器を訓練した。 DRL は 2.4 x 10(-7) の p 値で SDL を著しく上回った
• 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: Purpose : Because functional MRI (fMRI) data sets are in general small, we sought a data efficient approach to resting state fMRI classification of autism spectrum disorder (ASD) versus neurotypical (NT) controls. We hypothesized that a Deep Reinforcement Learning (DRL) classifier could learn effectively on a small fMRI training set. Methods : We trained a Deep Reinforcement Learning (DRL) classifier on 100 graph-label pairs from the Autism Brain Imaging Data Exchange (ABIDE) database. For comparison, we trained a Supervised Deep Learning (SDL) classifier on the same training set. Results : DRL significantly outperformed SDL, with a p-value of 2.4 x 10^(-7). DRL achieved superior results for a variety of classifier performance metrics, including an F1 score of 76, versus 67 for SDL. Whereas SDL quickly overfit the training data, DRL learned in a progressive manner that generalised to the separate testing set. Conclusion : DRL can learn to classify ASD versus NT in a data efficient manner, doing so for a small training set. Future work will involve optimizing the neural network for data efficiency and applying the approach to other fMRI data sets, namely for brain cancer patients.
• Abstract（参考訳）: 目的: 機能的MRI(fMRI)データセットは一般的に小さいため, 自閉症スペクトラム障害 (ASD) とニューロタイプ (NT) コントロール (NT) の相殺状態fMRI分類のためのデータ効率の良いアプローチを模索した。 深部強化学習(DRL)分類器は小さなfMRIトレーニングセットで効果的に学習できると仮定した。 方法: autism brain imaging data exchange (abide) データベースから100のグラフラベルペアを用いた深層強化学習(drl)分類法を訓練した。 比較のために、我々は同じトレーニングセットでSupervised Deep Learning (SDL)分類器を訓練した。 結果: drl は 2.4 x 10^(-7) の sdl を有意に上回った。 DRL は F1 スコア 76 を含む様々な分類器のパフォーマンス指標において,SDL 67 に対して優れた結果を得た。 SDLはトレーニングデータに素早く適合するが、DRLは段階的な方法で学習し、個別のテストセットに一般化した。 結論: drl は asd と nt をデータ効率の良い方法で分類し、小さなトレーニングセットでそれを行うことができる。 今後の研究には、データ効率のためにニューラルネットワークを最適化し、他のfMRIデータセット、すなわち脳がん患者にアプローチを適用することが含まれる。

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