論文の概要: Deep neural network heatmaps capture Alzheimer's disease patterns reported in a large meta-analysis of neuroimaging studies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.11352v1
• Date: Fri, 22 Jul 2022 21:59:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-26 14:16:49.048924
• Title: Deep neural network heatmaps capture Alzheimer's disease patterns reported in a large meta-analysis of neuroimaging studies
• Title（参考訳）: 深層ニューラルネットワークヒートマップはアルツハイマー病のパターンを捉え、神経画像研究の大規模メタ分析で報告される
• Authors: Di Wang, Nicolas Honnorat, Peter T. Fox, Kerstin Ritter, Simon B. Eickhoff, Sudha Seshadri, Mohamad Habes
• Abstract要約: ディープニューラルネットワークは、アルツハイマー病の患者の構造的MRIスキャンと健康管理を区別するために、最も高度で正確な機械学習モデルを提供する。 深部ニューラルネットワークから抽出した画像パターンを解析するために,いくつかの熱マップ法が提案されているが,これらの手法の定量的比較は行われていない。 本研究では、ADNIデータセットのT1 MRIスキャンを用いて訓練された畳み込みニューラルネットワーク(CNN)から熱マップを導出し、これらの熱マップを、サポートベクトルマシン(SVM)係数に対応する脳マップと比較することにより、これらの疑問を解く。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.541996436295047
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep neural networks currently provide the most advanced and accurate machine learning models to distinguish between structural MRI scans of subjects with Alzheimer's disease and healthy controls. Unfortunately, the subtle brain alterations captured by these models are difficult to interpret because of the complexity of these multi-layer and non-linear models. Several heatmap methods have been proposed to address this issue and analyze the imaging patterns extracted from the deep neural networks, but no quantitative comparison between these methods has been carried out so far. In this work, we explore these questions by deriving heatmaps from Convolutional Neural Networks (CNN) trained using T1 MRI scans of the ADNI data set, and by comparing these heatmaps with brain maps corresponding to Support Vector Machines (SVM) coefficients. Three prominent heatmap methods are studied: Layer-wise Relevance Propagation (LRP), Integrated Gradients (IG), and Guided Grad-CAM (GGC). Contrary to prior studies where the quality of heatmaps was visually or qualitatively assessed, we obtained precise quantitative measures by computing overlap with a ground-truth map from a large meta-analysis that combined 77 voxel-based morphometry (VBM) studies independently from ADNI. Our results indicate that all three heatmap methods were able to capture brain regions covering the meta-analysis map and achieved better results than SVM coefficients. Among them, IG produced the heatmaps with the best overlap with the independent meta-analysis.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークは、現在最も高度で正確な機械学習モデルを提供しており、アルツハイマー病の患者の構造的MRIスキャンと健康管理を区別している。 残念ながら、これらのモデルが捉えた微妙な脳変化は、これらの多層および非線形モデルの複雑さのため、解釈が難しい。 この問題に対処し、深層ニューラルネットワークから抽出した画像パターンを分析するために、いくつかの熱マップ法が提案されているが、これらの方法の定量的比較は行われていない。 本稿では,adniデータセットのt1 mriスキャンを用いて訓練された畳み込みニューラルネットワーク(cnn)から熱マップを導出し,これらの熱マップとサポートベクターマシン(svm)係数に対応する脳地図を比較した。 レイヤワイド・レバレンス・プロパゲーション(LRP)、IG(Integrated Gradients)、GGC(Guid Grad-CAM)の3つの顕著な熱マップ法が研究されている。 熱マップの質を視覚的あるいは質的に評価した先行研究とは対照的に,77voxel-based morphometry (vbm) をadniとは独立に組み合わせた大規模なメタ分析から,地対地図と重なる重なりを計算し,正確な定量測定を行った。 以上の結果から,3つの熱マップ法はメタアナリシスマップをカバーする脳領域を捉えることができ,SVM係数よりも優れた結果が得られた。 それらのうち、igは独立メタ分析と最も重なり合うヒートマップを作成した。

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