論文の概要: Multi-modal Variational Autoencoders for normative modelling across multiple imaging modalities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.12706v1
• Date: Thu, 16 Mar 2023 09:14:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-25 03:07:28.413570
• Title: Multi-modal Variational Autoencoders for normative modelling across multiple imaging modalities
• Title（参考訳）: マルチモーダル変分オートエンコーダによる複数画像モダリティの規範的モデリング
• Authors: Ana Lawry Aguila, James Chapman, Andre Altmann
• Abstract要約: 本稿では,T1およびDTIデータ間の主観レベルずれを検出するための2つのマルチモーダルVAE規範モデルを提案する。 提案モデルでは, 疾患を検知し, 重症度を把握し, 患者の認知と相関する可能性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.28647133890966997
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: One of the challenges of studying common neurological disorders is disease heterogeneity including differences in causes, neuroimaging characteristics, comorbidities, or genetic variation. Normative modelling has become a popular method for studying such cohorts where the 'normal' behaviour of a physiological system is modelled and can be used at subject level to detect deviations relating to disease pathology. For many heterogeneous diseases, we expect to observe abnormalities across a range of neuroimaging and biological variables. However, thus far, normative models have largely been developed for studying a single imaging modality. We aim to develop a multi-modal normative modelling framework where abnormality is aggregated across variables of multiple modalities and is better able to detect deviations than uni-modal baselines. We propose two multi-modal VAE normative models to detect subject level deviations across T1 and DTI data. Our proposed models were better able to detect diseased individuals, capture disease severity, and correlate with patient cognition than baseline approaches. We also propose a multivariate latent deviation metric, measuring deviations from the joint latent space, which outperformed feature-based metrics.
• Abstract（参考訳）: 一般的な神経疾患の研究の課題の1つは、疾患の多様性であり、原因の違い、神経画像の特徴、共生性、遺伝的変異などが含まれる。 規範的モデリングは、生理システムの「正常」な振る舞いがモデル化されるようなコホートを研究する一般的な方法となり、疾患の病理に関する偏差を検出するために被験者レベルで使用できる。 多くの異種疾患では、様々な神経画像および生物学的変数にまたがる異常を観察することを期待する。 しかし、これまでは単一のイメージングモダリティを研究するための規範モデルが主に開発されてきた。 我々は,複数モーダル変数間で異常を集約し,ユニモーダルベースラインよりも偏差を検出するマルチモーダル規範モデリングフレームワークを開発することを目的とする。 本稿では,T1およびDTIデータ間の主観レベルずれを検出するための2つのマルチモーダルVAE規範モデルを提案する。 提案モデルは, 基礎的アプローチよりも, 病人検出, 疾病重症度把握, 患者認知との関連性が良好であった。 また,多変量潜在空間の偏差を測定する多変量潜在空間偏差測定法を提案し,特徴量よりも優れていた。

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