論文の概要: Deep Grading based on Collective Artificial Intelligence for AD Diagnosis and Prognosis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.15192v1
• Date: Mon, 28 Nov 2022 09:59:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-29 20:17:13.455621
• Title: Deep Grading based on Collective Artificial Intelligence for AD Diagnosis and Prognosis
• Title（参考訳）: AD診断と予後のための集団人工知能に基づくディープグレーディング
• Authors: Huy-Dung Nguyen, Micha\"el Cl\'ement, Boris Mansencal, and Pierrick Coup\'e
• Abstract要約: アルツハイマー病の診断と予後を自動化するための新しい枠組みを提案する。 フレームワークは2つの段階から構成される。第1段階では,意味のある特徴を抽出するための深い階調モデルを提案する。 第2段階では、ADシグネチャをよりよくキャプチャするために、グラフ畳み込みニューラルネットワークを使用します。
• 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: Accurate diagnosis and prognosis of Alzheimer's disease are crucial to develop new therapies and reduce the associated costs. Recently, with the advances of convolutional neural networks, methods have been proposed to automate these two tasks using structural MRI. However, these methods often suffer from lack of interpretability, generalization, and can be limited in terms of performance. In this paper, we propose a novel deep framework designed to overcome these limitations. Our framework consists of two stages. In the first stage, we propose a deep grading model to extract meaningful features. To enhance the robustness of these features against domain shift, we introduce an innovative collective artificial intelligence strategy for training and evaluating steps. In the second stage, we use a graph convolutional neural network to better capture AD signatures. Our experiments based on 2074 subjects show the competitive performance of our deep framework compared to state-of-the-art methods on different datasets for both AD diagnosis and prognosis.
• Abstract（参考訳）: アルツハイマー病の正確な診断と予後は、新しい治療法の開発と関連するコストの削減に不可欠である。 近年,畳み込みニューラルネットワークの進歩に伴い,この2つのタスクを構造MRIを用いて自動化する方法が提案されている。 しかし、これらの手法はしばしば解釈可能性や一般化の欠如に苦しめられ、性能の面で制限されることがある。 本稿では,これらの制約を克服する新しい深層フレームワークを提案する。 私たちの枠組みは2つの段階からなる。 最初の段階では,意味のある特徴を抽出するディープグレーディングモデルを提案する。 ドメインシフトに対するこれらの特徴の堅牢性を高めるため、トレーニングと評価のための革新的な集合人工知能戦略を導入する。 第2段階では、ADシグネチャをよりよくキャプチャするために、グラフ畳み込みニューラルネットワークを使用します。 本研究は2074年を対象とし,AD診断と予後の両面で異なるデータセットにおける最先端の手法と比較した。

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