論文の概要: Transformer-based normative modelling for anomaly detection of early schizophrenia

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.04984v1
• Date: Thu, 8 Dec 2022 18:22:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-12 14:27:17.101993
• Title: Transformer-based normative modelling for anomaly detection of early schizophrenia
• Title（参考訳）: 早期統合失調症の異常検出のためのトランスフォーマーに基づく規範的モデリング
• Authors: Pedro F Da Costa, Jessica Dafflon, Sergio Leonardo Mendes, Jo\~ao Ricardo Sato, M. Jorge Cardoso, Robert Leech, Emily JH Jones and Walter H.L. Pinaya
• Abstract要約: 我々はニューロタイプ個体の3次元MRIスキャンでモデルを訓練した。 早期統合失調症の神経型コントロールと精神科患者の可能性について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.291405125557051
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite the impact of psychiatric disorders on clinical health, early-stage diagnosis remains a challenge. Machine learning studies have shown that classifiers tend to be overly narrow in the diagnosis prediction task. The overlap between conditions leads to high heterogeneity among participants that is not adequately captured by classification models. To address this issue, normative approaches have surged as an alternative method. By using a generative model to learn the distribution of healthy brain data patterns, we can identify the presence of pathologies as deviations or outliers from the distribution learned by the model. In particular, deep generative models showed great results as normative models to identify neurological lesions in the brain. However, unlike most neurological lesions, psychiatric disorders present subtle changes widespread in several brain regions, making these alterations challenging to identify. In this work, we evaluate the performance of transformer-based normative models to detect subtle brain changes expressed in adolescents and young adults. We trained our model on 3D MRI scans of neurotypical individuals (N=1,765). Then, we obtained the likelihood of neurotypical controls and psychiatric patients with early-stage schizophrenia from an independent dataset (N=93) from the Human Connectome Project. Using the predicted likelihood of the scans as a proxy for a normative score, we obtained an AUROC of 0.82 when assessing the difference between controls and individuals with early-stage schizophrenia. Our approach surpassed recent normative methods based on brain age and Gaussian Process, showing the promising use of deep generative models to help in individualised analyses.
• Abstract（参考訳）: 精神疾患が臨床健康に与える影響にもかかわらず、早期診断は依然として課題である。 機械学習の研究は、診断予測タスクにおいて分類器が過度に狭い傾向があることを示した。 条件の重複は、分類モデルによって適切に捉えられていない参加者の間で高い均一性をもたらす。 この問題に対処するため、代替手法として規範的アプローチが急増した。 生成モデルを用いて、健康な脳データパターンの分布を学習することにより、モデルが学習した分布から、病理の存在を逸脱または外れ値として識別することができる。 特に、深い生成モデルでは、脳内の神経病変を識別する規範モデルとして大きな結果が得られた。 しかし、多くの神経疾患とは異なり、精神疾患はいくつかの脳領域に微妙な変化を示しており、これらの変化を識別することは困難である。 本研究では,青年期および青年期の微妙な脳変化を検出するために,トランスフォーマーに基づく規範モデルの性能を評価する。 神経病原性個体(n=1,765)の3次元mriスキャンでモデルを訓練した。 そして,ヒトコネクトームプロジェクトから独立したデータセット (n=93) から初期統合失調症患者と精神病患者の神経型制御の可能性を得た。 標準スコアの指標として推定されたスキャンの確率を用いて, 早期統合失調症患者とコントロールの差を評価する際, 0.82 の auroc を得た。 提案手法は,脳年齢とガウス過程に基づく近年の規範的手法を超越し,個人化分析における深層生成モデルの有用性を示した。

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