論文の概要: Explainable Brain Age Prediction using coVariance Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.18370v3
- Date: Fri, 27 Oct 2023 17:21:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-30 17:52:11.691250
- 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 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説明駆動・解剖学的解釈可能なフレームワークを提案する。
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ます。
我々は2つの重要な観察を行う: VNNは、貢献する脳の領域を同定することによって、ADの脳年齢差を高めるために解剖学的解釈性を割り当てることができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 94.81523881951397
- 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
explanation-driven and 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 and anatomically interpretable 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説明駆動型,解剖学的解釈可能なフレームワークを提案する。
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。
これらの観察は共に、脳年齢予測のタスクに対する説明可能かつ解剖学的に解釈可能な視点を促進する。
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