Fugu-MT 論文翻訳(概要): Interpretable simultaneous localization of MRI corpus callosum and classification of atypical Parkinsonian disorders using YOLOv5

論文の概要: Interpretable simultaneous localization of MRI corpus callosum and classification of atypical Parkinsonian disorders using YOLOv5

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.00473v1
Date: Thu, 1 Jun 2023 09:23:22 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-06-02 17:22:41.709890
Title: Interpretable simultaneous localization of MRI corpus callosum and classification of atypical Parkinsonian disorders using YOLOv5
Title（参考訳）: YOLOv5を用いたMRIコーパスカロサムの同時同時局在と非定型パーキンソン病の分類
Authors: Vamshi Krishna Kancharla, Debanjali Bhattacharya, Neelam Sinha, Jitender Saini, Pramod Kumar Pal, Sandhya M
Abstract要約: コーパス・カロサム(CC)は主要な白色物質繊維であり、半球間通信を可能にする。本研究は、不定型パーキンソン病(PD)と健康管理(HC)を区別するYOLOv5ベースのCC検出フレームワークの可能性を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9236074230806579
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Structural MRI(S-MRI) is one of the most versatile imaging modality that revolutionized the anatomical study of brain in past decades. The corpus callosum (CC) is the principal white matter fibre tract, enabling all kinds of inter-hemispheric communication. Thus, subtle changes in CC might be associated with various neurological disorders. The present work proposes the potential of YOLOv5-based CC detection framework to differentiate atypical Parkinsonian disorders (PD) from healthy controls (HC). With 3 rounds of hold-out validation, mean classification accuracy of 92% is obtained using the proposed method on a proprietary dataset consisting of 20 healthy subjects and 20 cases of APDs, with an improvement of 5% over SOTA methods (CC morphometry and visual texture analysis) that used the same dataset. Subsequently, in order to incorporate the explainability of YOLO predictions, Eigen CAM based heatmap is generated for identifying the most important sub-region in CC that leads to the classification. The result of Eigen CAM showed CC mid-body as the most distinguishable sub-region in classifying APDs and HC, which is in-line with SOTA methodologies and the current prevalent understanding in medicine.
Abstract（参考訳）: 構造MRI(Structure MRI、S-MRI)は、過去数十年で脳の解剖学的研究に革命をもたらした最も多彩な画像モダリティの1つである。コーパスカロサム(CC)は主要な白色物質繊維であり、あらゆる種類の半球間通信を可能にする。したがって、ccの微妙な変化は様々な神経疾患と関連している可能性がある。本研究は、不定型パーキンソン病(PD)と健康制御(HC)を区別するYOLOv5ベースのCC検出フレームワークの可能性を提案する。 3ラウンドのホールドアウト検証により,20名の健常者と20名のAPDからなるプロプライエタリなデータセットを用いて,92%の平均分類精度を求め,同じデータセットを用いたSOTA法(CC形態計測,視覚テクスチャ解析)よりも5%向上した。その後, YOLO予測の可否を説明するために, Eigen CAMをベースとしたヒートマップが生成され, 分類に繋がるCCの最も重要なサブリージョンを同定する。 apdsとhcの分類において,cc中間体は最も識別可能なサブ領域であり,soma法や医学における現在一般的な理解と並んでいる。

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