論文の概要: Autism Spectrum Disorder Classification with Interpretability in Children based on Structural MRI Features Extracted using Contrastive Variational Autoencoder

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.00976v2
• Date: Mon, 07 Apr 2025 08:32:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-08 14:06:15.473000
• Title: Autism Spectrum Disorder Classification with Interpretability in Children based on Structural MRI Features Extracted using Contrastive Variational Autoencoder
• Title（参考訳）: コントラスト的変分オートエンコーダを用いて抽出した構造MRI特徴に基づく子どもの解釈可能性を考慮した自閉症スペクトラム障害分類
• Authors: Ruimin Ma, Ruitao Xie, Yanlin Wang, Jintao Meng, Yanjie Wei, Wenhui Xi, Yi Pan,
• Abstract要約: 自閉症スペクトラム障害(Autism spectrum disorder、ASD)は、患者に社会的相互作用能力の重大な障害をもたらす精神疾患である。 本研究では,0.92歳から4.83歳までの小児におけるASD分類のための機械学習手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.176360748848357
• License:
• Abstract: Autism spectrum disorder (ASD) is a highly disabling mental disease that brings significant impairments of social interaction ability to the patients, making early screening and intervention of ASD critical. With the development of the machine learning and neuroimaging technology, extensive research has been conducted on machine classification of ASD based on structural Magnetic Resonance Imaging (s-MRI). However, most studies involve with datasets where participants' age are above 5 and lack interpretability. In this paper, we propose a machine learning method for ASD classification in children with age range from 0.92 to 4.83 years, based on s-MRI features extracted using contrastive variational autoencoder (CVAE). 78 s-MRIs, collected from Shenzhen Children's Hospital, are used for training CVAE, which consists of both ASD-specific feature channel and common shared feature channel. The ASD participants represented by ASD-specific features can be easily discriminated from TC participants represented by the common shared features. In case of degraded predictive accuracy when data size is extremely small, a transfer learning strategy is proposed here as a potential solution. Finally, we conduct neuroanatomical interpretation based on the correlation between s-MRI features extracted from CVAE and surface area of different cortical regions, which discloses potential biomarkers that could help target treatments of ASD in the future.
• Abstract（参考訳）: 自閉症スペクトラム障害(Autism spectrum disorder、ASD)は、患者に社会的相互作用能力の重大な障害をもたらし、早期スクリーニングとASDの介入を重要視する精神疾患である。 機械学習とニューロイメージング技術の発展に伴い、構造的磁気共鳴イメージング(s-MRI)に基づくASDの機械分類に関する研究が盛んに行われている。 しかし、ほとんどの研究は、参加者の年齢が5歳以上で解釈不可能なデータセットに関係している。 本稿では,コントラッシブ・バリアント・オートエンコーダ(CVAE)を用いて抽出したs-MRI特徴に基づき,年齢差0.92～4.83歳児におけるASD分類のための機械学習手法を提案する。 深セン小児病院から収集した 78 s-MRI は ASD 特有の特徴チャネルと共通の特徴チャネルからなる CVAE の訓練に用いられている。 ASD特有の特徴で表されるASD参加者は、共通の共有特徴で表されるTC参加者と容易に区別することができる。 データサイズが極端に小さい場合に予測精度が低下した場合、潜在的な解決策として転送学習戦略を提案する。 最後に、CVAEから抽出したs-MRI特徴と異なる皮質領域の表面積との相関に基づいて神経解剖学的解釈を行い、将来ASDの標的治療に役立つ可能性のあるバイオマーカーを開示する。

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