論文の概要: Evidence-empowered Transfer Learning for Alzheimer's Disease

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.01105v4
• Date: Mon, 17 Apr 2023 17:59:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-18 11:37:04.080812
• Title: Evidence-empowered Transfer Learning for Alzheimer's Disease
• Title（参考訳）: アルツハイマー病に対するEvidence-empowered Transfer Learning
• Authors: Kai Tzu-iunn Ong, Hana Kim, Minjin Kim, Jinseong Jang, Beomseok Sohn, Yoon Seong Choi, Dosik Hwang, Seong Jae Hwang, Jinyoung Yeo
• Abstract要約: アルツハイマー病の診断にエビデンスを応用した転帰学習法を提案する。 従来の手法とは異なり、AD関連補助タスク、すなわち形態変化予測を利用する。 この補助課題において、診断モデルはMRIスキャンにおける形態的特徴から明らかかつ伝達可能な知識を学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.481792256572828
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Transfer learning has been widely utilized to mitigate the data scarcity problem in the field of Alzheimer's disease (AD). Conventional transfer learning relies on re-using models trained on AD-irrelevant tasks such as natural image classification. However, it often leads to negative transfer due to the discrepancy between the non-medical source and target medical domains. To address this, we present evidence-empowered transfer learning for AD diagnosis. Unlike conventional approaches, we leverage an AD-relevant auxiliary task, namely morphological change prediction, without requiring additional MRI data. In this auxiliary task, the diagnosis model learns the evidential and transferable knowledge from morphological features in MRI scans. Experimental results demonstrate that our framework is not only effective in improving detection performance regardless of model capacity, but also more data-efficient and faithful.
• Abstract（参考訳）: 転送学習は、アルツハイマー病(AD)の分野でのデータ不足を緩和するために広く利用されている。 従来の転写学習は、自然画像分類のようなAD非関連タスクで訓練された再利用モデルに依存している。 しかし、非医療的源と対象の医療領域の相違により、しばしば負の移動を引き起こす。 そこで我々はAD診断にエビデンスを応用した転写学習を提案する。 従来の手法とは違って,付加的なMRIデータを必要としないAD関連補助タスク,すなわち形態変化予測を利用する。 この補助課題において、診断モデルはMRIスキャンにおける形態的特徴から明らかかつ伝達可能な知識を学習する。 実験の結果,モデルキャパシティによらず検出性能の向上に有効であるだけでなく,データ効率と信頼性も向上した。

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