論文の概要: 3D Transformer based on deformable patch location for differential
diagnosis between Alzheimer's disease and Frontotemporal dementia
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.03183v1
- Date: Wed, 6 Sep 2023 17:42:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-07 14:26:05.565835
- Title: 3D Transformer based on deformable patch location for differential
diagnosis between Alzheimer's disease and Frontotemporal dementia
- Title（参考訳）: 変形性パッチ位置に基づく3次元トランスフォーマーによるアルツハイマー病と前頭側頭型認知症の鑑別診断
- Authors: Huy-Dung Nguyen and Micha\"el Cl\'ement and Boris Mansencal and
Pierrick Coup\'e
- Abstract要約: アルツハイマー病と前頭側頭葉認知症は重度の臨床症状を呈する神経変性疾患の一般的なタイプである。
変形可能なパッチ位置モジュールを用いた新規な3次元トランスフォーマーアーキテクチャーを提案し,アルツハイマー病と前頭側頭葉認知症の鑑別診断を改善した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Alzheimer's disease and Frontotemporal dementia are common types of
neurodegenerative disorders that present overlapping clinical symptoms, making
their differential diagnosis very challenging. Numerous efforts have been done
for the diagnosis of each disease but the problem of multi-class differential
diagnosis has not been actively explored. In recent years, transformer-based
models have demonstrated remarkable success in various computer vision tasks.
However, their use in disease diagnostic is uncommon due to the limited amount
of 3D medical data given the large size of such models. In this paper, we
present a novel 3D transformer-based architecture using a deformable patch
location module to improve the differential diagnosis of Alzheimer's disease
and Frontotemporal dementia. Moreover, to overcome the problem of data
scarcity, we propose an efficient combination of various data augmentation
techniques, adapted for training transformer-based models on 3D structural
magnetic resonance imaging data. Finally, we propose to combine our
transformer-based model with a traditional machine learning model using brain
structure volumes to better exploit the available data. Our experiments
demonstrate the effectiveness of the proposed approach, showing competitive
results compared to state-of-the-art methods. Moreover, the deformable patch
locations can be visualized, revealing the most relevant brain regions used to
establish the diagnosis of each disease.
- Abstract（参考訳）: アルツハイマー病と前頭側頭型認知症は、重なり合う臨床症状を呈する一般的な神経変性疾患であり、その鑑別診断は非常に困難である。
各疾患の診断には多くの取り組みがなされているが,多型差分診断の課題は積極的に検討されていない。
近年、トランスフォーマーベースのモデルは様々なコンピュータビジョンタスクで顕著な成功を収めている。
しかし、そのようなモデルの大きさを考えると、3D医療データが少ないため、病気の診断に使用されることは稀である。
本稿では,アルツハイマー病と前頭側頭側認知症との鑑別診断を改善するために,変形可能なパッチ位置モジュールを用いた新しい3次元トランスフォーマーアーキテクチャを提案する。
さらに,データ不足の問題を克服するために,3次元構造磁気共鳴イメージングデータを用いたトランスフォーマモデルトレーニングに適応した各種データ拡張手法の効率的な組み合わせを提案する。
最後に,本研究のトランスフォーマーモデルと,脳構造ボリュームを用いた従来の機械学習モデルを組み合わせて,利用可能なデータを活用することを提案する。
提案手法の有効性を実証し,最先端手法と比較して競争力のある結果を示した。
さらに、変形可能なパッチ位置を可視化し、各疾患の診断を確立するために使用される最も関連性の高い脳領域を明らかにする。
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