論文の概要: sMRI-PatchNet: A novel explainable patch-based deep learning network for Alzheimer's disease diagnosis and discriminative atrophy localisation with Structural MRI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.08967v2
• Date: Mon, 20 Feb 2023 02:03:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-21 12:16:12.559649
• Title: sMRI-PatchNet: A novel explainable patch-based deep learning network for Alzheimer's disease diagnosis and discriminative atrophy localisation with Structural MRI
• Title（参考訳）: sMRI-PatchNet: アルツハイマー病診断と構造MRIによる識別性萎縮の鑑別のための新しいパッチベースディープラーニングネットワーク
• Authors: Xin Zhang, Liangxiu Han, Lianghao Han, Haoming Chen, Darren Dancey, Daoqiang Zhang
• Abstract要約: 3次元高解像度データのサイズは、データ分析と処理において大きな課題となる。 パッチベースの手法では、画像データを複数の小さな正規パッチに分割することで、より効率的なsMRIベースの画像解析が可能であることが示されている。 本研究は、sMRIを用いたアルツハイマー病診断のための、説明可能なパッチローカライズと選択が可能なパッチベースの新しいディープラーニングネットワーク(sMRI-PatchNet)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.234996137020406
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Structural magnetic resonance imaging (sMRI) can identify subtle brain changes due to its high contrast for soft tissues and high spatial resolution. It has been widely used in diagnosing neurological brain diseases, such as Alzheimer disease (AD). However, the size of 3D high-resolution data poses a significant challenge for data analysis and processing. Since only a few areas of the brain show structural changes highly associated with AD, the patch-based methods dividing the whole image data into several small regular patches have shown promising for more efficient sMRI-based image analysis. The major challenges of the patch-based methods on sMRI include identifying the discriminative patches, combining features from the discrete discriminative patches, and designing appropriate classifiers. This work proposes a novel patch-based deep learning network (sMRI-PatchNet) with explainable patch localisation and selection for AD diagnosis using sMRI. Specifically, it consists of two primary components: 1) A fast and efficient explainable patch selection mechanism for determining the most discriminative patches based on computing the SHapley Additive exPlanations (SHAP) contribution to a transfer learning model for AD diagnosis on massive medical data; and 2) A novel patch-based network for extracting deep features and AD classfication from the selected patches with position embeddings to retain position information, capable of capturing the global and local information of inter- and intra-patches. This method has been applied for the AD classification and the prediction of the transitional state moderate cognitive impairment (MCI) conversion with real datasets.
• Abstract（参考訳）: 構造磁気共鳴イメージング(sMRI)は、軟部組織に対する高いコントラストと高空間分解能による微妙な脳変化を識別することができる。 アルツハイマー病(ad)などの神経性脳疾患の診断に広く用いられている。 しかし,3次元高解像度データのサイズは,データ解析や処理において大きな課題となる。 画像データ全体をいくつかの小さな正規パッチに分割するパッチベースの手法は、より効率的なsMRIベースの画像解析に有望であることが示されている。 sMRIにおけるパッチベースの手法の主な課題は、識別パッチの識別、識別パッチの特徴の組み合わせ、適切な分類器の設計である。 本研究は、sMRIを用いたAD診断のための説明可能なパッチローカライズと選択が可能なパッチベースの新しいディープラーニングネットワーク(sMRI-PatchNet)を提案する。 具体的には2つの主成分から構成される。 1) 大量医療データによる広告診断のための伝達学習モデルへのシャプレーア添加説明(shap)の寄与を計算して、最も識別可能なパッチを決定する迅速かつ効率的なパッチ選択機構 2) 位置埋め込みにより選択したパッチから深い特徴や広告分類を抽出し, 位置情報を保持し, パッチ間およびパッチ内情報を取り込むことのできる新しいパッチベースネットワーク。 この手法はAD分類と、実際のデータセットによる遷移状態中等認知障害(MCI)変換の予測に応用されている。

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