論文の概要: XADLiME: eXplainable Alzheimer's Disease Likelihood Map Estimation via Clinically-guided Prototype Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.13223v1
• Date: Wed, 27 Jul 2022 00:25:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-28 14:04:50.616896
• Title: XADLiME: eXplainable Alzheimer's Disease Likelihood Map Estimation via Clinically-guided Prototype Learning
• Title（参考訳）: xadlime:臨床誘導プロトタイプ学習によるアルツハイマー病度マップ推定
• Authors: Ahmad Wisnu Mulyadi, Wonsik Jung, Kwanseok Oh, Jee Seok Yoon, Heung-Il Suk
• Abstract要約: 3次元sMRI上でのAD進行モデリングのためのXADLiMEを用いた新しい深層学習手法を提案する。 具体的には,ADスペクトル多様体を探索し,潜在臨床特徴のクラスタ上にトポロジカル・アウェア・プロトタイプのセットを構築した。 次に,潜在臨床特徴と確立されたプロトタイプとの類似性を測定し,擬似可能性マップを推定した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.286378299443229
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Diagnosing Alzheimer's disease (AD) involves a deliberate diagnostic process owing to its innate traits of irreversibility with subtle and gradual progression. These characteristics make AD biomarker identification from structural brain imaging (e.g., structural MRI) scans quite challenging. Furthermore, there is a high possibility of getting entangled with normal aging. We propose a novel deep-learning approach through eXplainable AD Likelihood Map Estimation (XADLiME) for AD progression modeling over 3D sMRIs using clinically-guided prototype learning. Specifically, we establish a set of topologically-aware prototypes onto the clusters of latent clinical features, uncovering an AD spectrum manifold. We then measure the similarities between latent clinical features and well-established prototypes, estimating a "pseudo" likelihood map. By considering this pseudo map as an enriched reference, we employ an estimating network to estimate the AD likelihood map over a 3D sMRI scan. Additionally, we promote the explainability of such a likelihood map by revealing a comprehensible overview from two perspectives: clinical and morphological. During the inference, this estimated likelihood map served as a substitute over unseen sMRI scans for effectively conducting the downstream task while providing thorough explainable states.
• Abstract（参考訳）: アルツハイマー病 (ad) の診断には、微妙で段階的な進行を伴う不可逆性の生来的特徴による意図的な診断プロセスが伴う。 これらの特徴により、ADバイオマーカーは構造的脳画像(例えば、構造的MRI)からの同定は非常に困難である。 さらに、正常な老化と絡み合う可能性も高い。 本稿では,eXplainable AD Likelihood Map Estimation (XADLiME) による3次元sMRI上のAD進行予測のための新しい深層学習手法を提案する。 具体的には、ADスペクトル多様体を探索し、潜在臨床特徴のクラスタ上に位相認識型プロトタイプのセットを確立する。 次に潜在臨床像と確立されたプロトタイプの類似度を測定し, "pseudo" 度マップを推定した。 この擬似マップを豊富な参照として考慮し,3次元sMRIスキャン上でのAD確率マップの推定に推定ネットワークを用いる。 さらに, 臨床と形態学の2つの視点から理解可能な概観を明らかにすることで, このような可能性マップの説明可能性を促進する。 推定された推定推定マップは、下流タスクを効果的に実行し、詳細な説明可能な状態を提供しながら、未知のsMRIスキャンの代わりに機能する。

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