論文の概要: An Interpretable Machine Learning Model with Deep Learning-based Imaging
Biomarkers for Diagnosis of Alzheimer's Disease
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.07778v1
- Date: Tue, 15 Aug 2023 13:54:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-16 12:44:00.450642
- Title: An Interpretable Machine Learning Model with Deep Learning-based Imaging
Biomarkers for Diagnosis of Alzheimer's Disease
- Title（参考訳）: Deep Learning-based Imaging Biomarkersを用いたアルツハイマー病診断のための解釈可能な機械学習モデル
- Authors: Wenjie Kang, Bo Li, Janne M. Papma, Lize C. Jiskoot, Peter Paul De
Deyn, Geert Jan Biessels, Jurgen A.H. R. Claassen, Huub A.M. Middelkoop,
Wiesje M. van der Flier, Inez H.G.B. Ramakers, Stefan Klein, Esther E. Bron
- Abstract要約: 本研究では,EBMの強度と,深層学習に基づく特徴抽出を用いた高次元イメージングデータを組み合わせたフレームワークを提案する。
提案手法は,深層学習機能の代わりにボリュームバイオマーカーを用いたESMモデルよりも優れていた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.304406827494684
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Machine learning methods have shown large potential for the automatic early
diagnosis of Alzheimer's Disease (AD). However, some machine learning methods
based on imaging data have poor interpretability because it is usually unclear
how they make their decisions. Explainable Boosting Machines (EBMs) are
interpretable machine learning models based on the statistical framework of
generalized additive modeling, but have so far only been used for tabular data.
Therefore, we propose a framework that combines the strength of EBM with
high-dimensional imaging data using deep learning-based feature extraction. The
proposed framework is interpretable because it provides the importance of each
feature. We validated the proposed framework on the Alzheimer's Disease
Neuroimaging Initiative (ADNI) dataset, achieving accuracy of 0.883 and
area-under-the-curve (AUC) of 0.970 on AD and control classification.
Furthermore, we validated the proposed framework on an external testing set,
achieving accuracy of 0.778 and AUC of 0.887 on AD and subjective cognitive
decline (SCD) classification. The proposed framework significantly outperformed
an EBM model using volume biomarkers instead of deep learning-based features,
as well as an end-to-end convolutional neural network (CNN) with optimized
architecture.
- Abstract（参考訳）: 機械学習はアルツハイマー病(AD)の早期診断に大きな可能性を秘めている。
しかし、画像データに基づく機械学習手法では、通常、どのように意思決定するかが不明確であるため、解釈性に乏しいものもある。
説明可能ブースティングマシン(英語: descriptionable boosting machines、ebms)は、一般化加法モデリングの統計的枠組みに基づく解釈可能な機械学習モデルであるが、これまでは表データにのみ用いられてきた。
そこで本研究では,ebmの強度と高次元画像データを組み合わせたディープラーニング特徴抽出手法を提案する。
提案されたフレームワークは、各機能の重要性を提供するため、解釈可能である。
我々は,アルツハイマー病神経イメージングイニシアチブ(ADNI)データセットの枠組みを検証し,ADの0.883とAUCの0.970の精度と制御の分類を行った。
さらに,提案手法を外部テストセットで検証し,ADでは0.778,AUCは0.887,SCD分類では0.778であった。
提案したフレームワークは,ディープラーニングベースの機能ではなく,ボリュームバイオマーカーを用いたESMモデルと,最適化アーキテクチャを備えたエンドツーエンド畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を著しく向上させた。
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