論文の概要: Deep learning reveals the common spectrum underlying multiple brain
disorders in youth and elders from brain functional networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.11871v1
- Date: Thu, 23 Feb 2023 09:22:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-24 15:53:33.871617
- Title: Deep learning reveals the common spectrum underlying multiple brain
disorders in youth and elders from brain functional networks
- Title（参考訳）: 深層学習は脳機能ネットワークから若年者および高齢者の多脳障害の基礎となる共通スペクトルを明らかにする
- Authors: Mianxin Liu, Jingyang Zhang, Yao Wang, Yan Zhou, Fang Xie, Qihao Guo,
Feng Shi, Han Zhang, Qian Wang, Dinggang Shen
- Abstract要約: ヒトの初期および後期の脳障害は、脳機能における病理学的変化を共有する可能性がある。
病理的共通性に関する神経画像データによる重要な証拠はいまだ発見されていない。
多地点機能磁気共鳴画像データを用いたディープラーニングモデルを構築し、健康的な制御から5つの異なる脳障害を分類する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.257804915263165
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Brain disorders in the early and late life of humans potentially share
pathological alterations in brain functions. However, the key evidence from
neuroimaging data for pathological commonness remains unrevealed. To explore
this hypothesis, we build a deep learning model, using multi-site functional
magnetic resonance imaging data (N=4,410, 6 sites), for classifying 5 different
brain disorders from healthy controls, with a set of common features. Our model
achieves 62.6(1.9)% overall classification accuracy on data from the 6
investigated sites and detects a set of commonly affected functional
subnetworks at different spatial scales, including default mode, executive
control, visual, and limbic networks. In the deep-layer feature representation
for individual data, we observe young and aging patients with disorders are
continuously distributed, which is in line with the clinical concept of the
"spectrum of disorders". The revealed spectrum underlying early- and late-life
brain disorders promotes the understanding of disorder comorbidities in the
lifespan.
- Abstract（参考訳）: 人間の早期および後期の脳障害は、脳機能の病理的変化を共有する可能性がある。
しかし、病理学的共通性に関する神経画像データによる重要な証拠はいまだ発見されていない。
この仮説を探求するために,多地点機能磁気共鳴画像データ(n=4,410,6サイト)を用いて,健康なコントロールから5つの異なる脳疾患を分類する深層学習モデルを構築した。
本モデルでは,6地点のデータに対する62.6(1.9)%の総合分類精度を達成し,既定モード,エグゼクティブコントロール,ビジュアルネットワーク,辺縁ネットワークなど,様々な空間スケールで,一般的に影響を受ける機能サブネットの集合を検出する。
個人データに対する深層的特徴表現では,障害のある若年・高齢の患者が継続的に分散しているのが観察され,これは「障害のスペクトラム」という臨床概念と一致している。
早期および後期の脳障害の根底にあるスペクトルは、寿命における障害の共生性の理解を促進する。
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