Fugu-MT 論文翻訳(概要): Attention-based 3D CNN with Multi-layer Features for Alzheimer's Disease Diagnosis using Brain Images

論文の概要: Attention-based 3D CNN with Multi-layer Features for Alzheimer's Disease Diagnosis using Brain Images

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.05655v1
Date: Thu, 10 Aug 2023 15:53:35 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-08-11 11:59:25.122349
Title: Attention-based 3D CNN with Multi-layer Features for Alzheimer's Disease Diagnosis using Brain Images
Title（参考訳）: 脳画像を用いたアルツハイマー病診断のための多層特徴を有する注意型3次元CNN
Authors: Yanteng Zhang, Qizhi Teng, Xiaohai He, Tong Niu, Lipei Zhang, Yan Liu, Chao Ren
Abstract要約: ResNetに基づくアルツハイマー病診断のためのエンドツーエンドの3D CNNフレームワークを提案する。我々のモデルは、疾患の診断に関連する重要な脳領域に焦点を絞ることができる。 792例の2つのモダリティ画像を用いたアブレーション実験で本法の有効性を確認した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 21.514626584695897
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Structural MRI and PET imaging play an important role in the diagnosis of Alzheimer's disease (AD), showing the morphological changes and glucose metabolism changes in the brain respectively. The manifestations in the brain image of some cognitive impairment patients are relatively inconspicuous, for example, it still has difficulties in achieving accurate diagnosis through sMRI in clinical practice. With the emergence of deep learning, convolutional neural network (CNN) has become a valuable method in AD-aided diagnosis, but some CNN methods cannot effectively learn the features of brain image, making the diagnosis of AD still presents some challenges. In this work, we propose an end-to-end 3D CNN framework for AD diagnosis based on ResNet, which integrates multi-layer features obtained under the effect of the attention mechanism to better capture subtle differences in brain images. The attention maps showed our model can focus on key brain regions related to the disease diagnosis. Our method was verified in ablation experiments with two modality images on 792 subjects from the ADNI database, where AD diagnostic accuracies of 89.71% and 91.18% were achieved based on sMRI and PET respectively, and also outperformed some state-of-the-art methods.
Abstract（参考訳）: 構造MRIとPET画像はアルツハイマー病(AD)の診断において重要な役割を担い、脳の形態的変化と糖代謝の変化をそれぞれ示す。例えば、一部の認知障害患者の脳画像における症状は比較的目立たないが、臨床におけるsmriによる正確な診断は困難である。深層学習の出現に伴い、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)はAD支援診断において貴重な手法となっているが、一部のCNN手法では脳画像の特徴を効果的に学習できないため、ADの診断は依然としていくつかの課題を呈している。本研究では,ResNetに基づくAD診断のためのエンドツーエンドの3D CNNフレームワークを提案する。注意マップは,本モデルが疾患診断に関連する重要な脳領域に焦点をあてることができることを示した。本手法はadniデータベースの792名を対象にしたアブレーション実験において, smriとpetを用いて89.71%, 91.18%のad診断精度をそれぞれ達成し, 最先端の手法を上回った。

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