論文の概要: OpenNDD: Open Set Recognition for Neurodevelopmental Disorders Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.16045v2
- Date: Sun, 12 Nov 2023 05:33:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-14 21:12:58.988199
- Title: OpenNDD: Open Set Recognition for Neurodevelopmental Disorders Detection
- Title（参考訳）: OpenNDD:神経発達障害検出のためのオープンセット認識
- Authors: Jiaming Yu, Zihao Guan, Xinyue Chang, Shujie Liu, Zhenshan Shi, Xiumei
Liu, Changcai Yang, Riqing Chen, Lanyan Xue, Lifang Wei
- Abstract要約: ASD支援診断のための新しいオープンセット認識フレームワーク(OpenNDD)を設計する。
NDDの強い類似性を考えると、Min-MaxスケーリングとMMS(Standardization)を組み合わせた共同スケーリング法を提案する。
OpenNDDは77.38%、AUROCは75.53%、オープンセットの分類率は59.43%という有望な性能を実現しています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.36536069562694
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Since the strong comorbid similarity in NDDs, such as attention-deficit
hyperactivity disorder, can interfere with the accurate diagnosis of autism
spectrum disorder (ASD), identifying unknown classes is extremely crucial and
challenging from NDDs. We design a novel open set recognition framework for
ASD-aided diagnosis (OpenNDD), which trains a model by combining autoencoder
and adversarial reciprocal points learning to distinguish in-distribution and
out-of-distribution categories as well as identify ASD accurately. Considering
the strong similarities between NDDs, we present a joint scaling method by
Min-Max scaling combined with Standardization (MMS) to increase the differences
between classes for better distinguishing unknown NDDs. We conduct the
experiments in the hybrid datasets from Autism Brain Imaging Data Exchange I
(ABIDE I) and THE ADHD-200 SAMPLE (ADHD-200) with 791 samples from four sites
and the results demonstrate the superiority on various metrics. Our OpenNDD
achieves promising performance, where the accuracy is 77.38%, AUROC is 75.53%
and the open set classification rate is as high as 59.43%.
- Abstract（参考訳）: 注意欠陥性高活動障害などのNDDの強い相同性は、自閉症スペクトラム障害(ASD)の正確な診断に干渉する可能性があるため、未知のクラスを特定することは、NDDからは非常に重要で難しい。
そこで本研究では,asd診断のための新しいオープンセット認識フレームワークであるopenndd(openndd)を設計し,自動エンコーダと逆位置学習とを組み合わせることで,asdの識別を精度良く行えるようにした。
NDD間の強い類似性を考慮すると、未知のNDDを識別しやすくするために、Min-MaxスケーリングとStandardization(MMS)を組み合わせた共同スケーリング手法を提案する。
我々は,Autism Brain Imaging Data Exchange I (ABIDE I) とADHD-200 SAMPLE (ADHD-200) のハイブリッドデータセットを用いて,4つのサイトから791個のサンプルを用いて実験を行った。
OpenNDDは77.38%、AUROCは75.53%、オープンセットの分類率は59.43%という有望な性能を実現しています。
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