論文の概要: Reframing the Brain Age Prediction Problem to a More Interpretable and Quantitative Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.12416v1
• Date: Wed, 23 Aug 2023 20:33:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-25 16:16:17.912214
• Title: Reframing the Brain Age Prediction Problem to a More Interpretable and Quantitative Approach
• Title（参考訳）: 脳年齢予測問題をより解釈可能かつ定量的なアプローチに反映する
• Authors: Neha Gianchandani, Mahsa Dibaji, Mariana Bento, Ethan MacDonald, Roberto Souza
• Abstract要約: ほとんどのディープラーニングモデルは、グローバルな年齢予測のみを提供し、その結果を解釈するために、サリエンシマップのような技術に依存している。 本研究では,MR画像からの年齢予測問題を画像から画像への回帰問題に再構成し,MRI画像中の各脳のボクセルの年齢を推定する。 以上の結果から,脳の老化過程の空間的情報を提供し,定量化の恩恵を受けるため,ボクセルの年齢予測モデルの方が解釈可能であることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.41942958779358674
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep learning models have achieved state-of-the-art results in estimating brain age, which is an important brain health biomarker, from magnetic resonance (MR) images. However, most of these models only provide a global age prediction, and rely on techniques, such as saliency maps to interpret their results. These saliency maps highlight regions in the input image that were significant for the model's predictions, but they are hard to be interpreted, and saliency map values are not directly comparable across different samples. In this work, we reframe the age prediction problem from MR images to an image-to-image regression problem where we estimate the brain age for each brain voxel in MR images. We compare voxel-wise age prediction models against global age prediction models and their corresponding saliency maps. The results indicate that voxel-wise age prediction models are more interpretable, since they provide spatial information about the brain aging process, and they benefit from being quantitative.
• Abstract（参考訳）: 深層学習モデルは、磁気共鳴(mr)画像から重要な脳の健康バイオマーカーである脳年齢を推定する最新の結果を得た。 しかしながら、これらのモデルのほとんどは、グローバルな年齢予測のみを提供し、その結果を解釈するために、サリエンシマップのような技術に依存している。 これらの唾液マップは、モデルの予測に重要な入力画像内の領域をハイライトするが、解釈は困難であり、唾液マップの値は異なるサンプル間で直接比較されない。 本研究では,mr画像中の脳ボクセル毎の脳年齢を推定する画像から画像への回帰問題に,mr画像から年齢予測問題を再構成する。 本稿では,地球年齢予測モデルとそれに対応するサリエンシマップとの比較を行った。 以上の結果から,voxel-wise age predictionモデルの方が,脳の老化過程に関する空間情報を提供し,定量的に評価できることが示唆された。

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