論文の概要: Explainable Brain Age Prediction using coVariance Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.18370v1
• Date: Sat, 27 May 2023 22:28:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-31 22:01:28.034861
• Title: Explainable Brain Age Prediction using coVariance Neural Networks
• Title（参考訳）: 共分散ニューラルネットワークを用いた説明可能な脳年齢予測
• Authors: Saurabh Sihag, Gonzalo Mateos, Corey T. McMillan, Alejandro Ribeiro
• Abstract要約: 大脳皮質の厚み特徴を用いた脳年齢予測のための解剖学的解釈可能な枠組みを提案する。 我々の枠組みはアルツハイマー病の脳年齢差の粗い指標を超えて拡張されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 119.45320143101381
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In computational neuroscience, there has been an increased interest in developing machine learning algorithms that leverage brain imaging data to provide estimates of "brain age" for an individual. Importantly, the discordance between brain age and chronological age (referred to as "brain age gap") can capture accelerated aging due to adverse health conditions and therefore, can reflect increased vulnerability towards neurological disease or cognitive impairments. However, widespread adoption of brain age for clinical decision support has been hindered due to lack of transparency and methodological justifications in most existing brain age prediction algorithms. In this paper, we leverage coVariance neural networks (VNN) to propose an anatomically interpretable framework for brain age prediction using cortical thickness features. Specifically, our brain age prediction framework extends beyond the coarse metric of brain age gap in Alzheimer's disease (AD) and we make two important observations: (i) VNNs can assign anatomical interpretability to elevated brain age gap in AD by identifying contributing brain regions, (ii) the interpretability offered by VNNs is contingent on their ability to exploit specific eigenvectors of the anatomical covariance matrix. Together, these observations facilitate an explainable perspective to the task of brain age prediction.
• Abstract（参考訳）: 計算神経科学において、脳画像データを利用して個人に「脳年齢」の見積もりを提供する機械学習アルゴリズムの開発への関心が高まっている。 重要なことは、脳年齢と時間年齢の不一致(「脳年齢ギャップ」と呼ばれる)は、健康状態の悪化による老化の加速を捉え、神経疾患や認知障害に対する脆弱性の増加を反映することができる。 しかし、既存の脳年齢予測アルゴリズムの透明性の欠如と方法論的正当化のために、臨床的意思決定支援のための脳年齢の広範な採用が妨げられている。 本稿では,コバリアンスニューラルネットワーク(VNN)を用いて,皮質厚み特徴を用いた脳年齢予測のための解剖学的解釈可能な枠組みを提案する。 具体的には、私たちの脳年齢予測フレームワークは、アルツハイマー病(AD)の脳年齢ギャップの粗い指標を超えて拡張され、2つの重要な観察を行います。 i)VNNは、貢献する脳領域を同定することにより、ADの脳年齢差の増大に解剖学的解釈性を割り当てることができる。 (ii)vnnsが提供する解釈性は、解剖学的共分散行列の特定の固有ベクトルを利用する能力に起因している。 これらの観察は、脳年齢予測の課題に対する説明可能な視点を促進する。

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