論文の概要: Early Autism Diagnosis based on Path Signature and Siamese Unsupervised Feature Compressor

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.06472v3
• Date: Fri, 3 May 2024 01:01:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-06 18:16:30.134472
• Title: Early Autism Diagnosis based on Path Signature and Siamese Unsupervised Feature Compressor
• Title（参考訳）: 経路シグナチャとシームズ非教師型特徴圧縮機を用いた早期自閉症診断
• Authors: Zhuowen Yin, Xinyao Ding, Xin Zhang, Zhengwang Wu, Li Wang, Xiangmin Xu, Gang Li,
• Abstract要約: 我々は, 早期自閉症診断のための, 未分化, クラス不均衡, 異種構造MR画像から重要な特徴を抽出する, 深層学習に基づく新しい手法を考案した。 具体的には、不足データを拡張するためのシームズ検証フレームワークと、データ不均衡を軽減するための教師なし圧縮機を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.39635888144281
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Autism Spectrum Disorder (ASD) has been emerging as a growing public health threat. Early diagnosis of ASD is crucial for timely, effective intervention and treatment. However, conventional diagnosis methods based on communications and behavioral patterns are unreliable for children younger than 2 years of age. Given evidences of neurodevelopmental abnormalities in ASD infants, we resort to a novel deep learning-based method to extract key features from the inherently scarce, class-imbalanced, and heterogeneous structural MR images for early autism diagnosis. Specifically, we propose a Siamese verification framework to extend the scarce data, and an unsupervised compressor to alleviate data imbalance by extracting key features. We also proposed weight constraints to cope with sample heterogeneity by giving different samples different voting weights during validation, and we used Path Signature to unravel meaningful developmental features from the two-time point data longitudinally. We further extracted machine learning focused brain regions for autism diagnosis. Extensive experiments have shown that our method performed well under practical scenarios, transcending existing machine learning methods and providing anatomical insights for autism early diagnosis.
• Abstract（参考訳）: 自閉症スペクトラム障害(ASD)は公衆衛生上の脅威として浮上している。 ASDの早期診断は、タイムリーで効果的な介入と治療に不可欠である。 しかし, コミュニケーションや行動パターンに基づく従来の診断法は, 2歳未満の子どもには信頼性が低い。 ASD乳児の神経発達異常の証拠として,本研究は,早期自閉症診断のための,本態性,クラス不均衡,異種構造MR画像から重要な特徴を抽出する,新たな深層学習に基づく手法を用いている。 具体的には、不足データを拡張するためのシームズ検証フレームワークと、鍵となる特徴を抽出してデータの不均衡を軽減するための教師なし圧縮機を提案する。 また,検証中に異なる投票重みを付与することにより,サンプルの不均一性に対処するための重み制約を提案し,2点データから有意な発達特徴を経時的に明らかにするためにPath Signatureを用いた。 さらに、自閉症診断のための機械学習に焦点を当てた脳領域を抽出した。 大規模な実験により,既存の機械学習手法を超越し,自閉症早期診断のための解剖学的知見を提供するなど,実践的なシナリオにおいて,本手法が良好に機能することが確認された。

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