Fugu-MT 論文翻訳(概要): Behavior Score-Embedded Brain Encoder Network for Improved Classification of Alzheimer Disease Using Resting State fMRI

論文の概要: Behavior Score-Embedded Brain Encoder Network for Improved Classification of Alzheimer Disease Using Resting State fMRI

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.09735v1
Date: Fri, 4 Nov 2022 09:58:45 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-20 13:49:17.404701
Title: Behavior Score-Embedded Brain Encoder Network for Improved Classification of Alzheimer Disease Using Resting State fMRI
Title（参考訳）: 動作スコア埋め込み脳エンコーダネットワークによる安静状態fmriを用いたアルツハイマー病分類の改善
Authors: Wan-Ting Hsieh, Jeremy Lefort-Besnard, Hao-Chun Yang, Li-Wei Kuo, Chi-Chun Lee
Abstract要約: 本稿では、日常的に管理される心理検査情報を、被験者の静止状態fMRIデータの符号化手順に統合する行動スコア埋め込みエンコーダネットワーク(BSEN)を提案する。 BSENは、MMSE(MiniMental State Examination)とCDR(Citical Dementia Rating)の行動スコアを併用した3次元畳み込み自己エンコーダ構造に基づく。提案するBSENを用いた分類フレームワークは, 総合的認識精度59.44%(AD, MCI, Healthy Control)を達成し, 健康管理(HC)と健康管理(HC)の最も差別的な領域を抽出した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 36.40726715739385
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The ability to accurately detect onset of dementia is important in the treatment of the disease. Clinically, the diagnosis of Alzheimer Disease (AD) and Mild Cognitive Impairment (MCI) patients are based on an integrated assessment of psychological tests and brain imaging such as positron emission tomography (PET) and anatomical magnetic resonance imaging (MRI). In this work using two different datasets, we propose a behavior score-embedded encoder network (BSEN) that integrates regularly adminstrated psychological tests information into the encoding procedure of representing subject's restingstate fMRI data for automatic classification tasks. BSEN is based on a 3D convolutional autoencoder structure with contrastive loss jointly optimized using behavior scores from MiniMental State Examination (MMSE) and Clinical Dementia Rating (CDR). Our proposed classification framework of using BSEN achieved an overall recognition accuracy of 59.44% (3-class classification: AD, MCI and Healthy Control), and we further extracted the most discriminative regions between healthy control (HC) and AD patients.
Abstract（参考訳）: 認知症の発症を正確に検出する能力は、疾患の治療において重要である。臨床的には、アルツハイマー病(AD)とミルド認知障害(MCI)の診断は、心理学的検査とポジトロン・エミッション・トモグラフィ(PET)や解剖学的MRI(MRI)などの脳画像の総合的な評価に基づいている。本稿では,2つの異なるデータセットを用いた行動スコア埋め込み型エンコーダネットワーク(BSEN)を提案する。 BSENは、MiniMental State Examination (MMSE) と Clinical Dementia Rating (CDR) の行動スコアを用いて、対照的な損失を共同最適化した3次元畳み込み自己エンコーダ構造に基づいている。提案するBSENを用いた分類は, 総合的認識精度59.44%(AD, MCI, およびHealthy Control)を達成し, 健康管理(HC)患者とAD患者の間で最も差別的な領域を抽出した。

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