論文の概要: EAG-RS: A Novel Explainability-guided ROI-Selection Framework for ASD Diagnosis via Inter-regional Relation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.03404v1
• Date: Thu, 5 Oct 2023 09:14:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-06 16:55:44.531801
• Title: EAG-RS: A Novel Explainability-guided ROI-Selection Framework for ASD Diagnosis via Inter-regional Relation Learning
• Title（参考訳）: EAG-RS:地域間関係学習によるASD診断のための説明可能性誘導ROI選択フレームワーク
• Authors: Wonsik Jung, Eunjin Jeon, Eunsong Kang, Heung-Il Suk
• Abstract要約: 本稿では,脳領域間の非線形高次機能的関連を識別する新しい利害選択領域(EAG-RS)を提案する。 このフレームワークは, (i) ランダムなシードベースネットワークマスキングによる非線形関係を推定するための地域間関係学習, (ii) 機能的接続間の高次関係を探索するための接続関連度スコア推定, (iii) 非線形高次FCベースの診断非形式ROI選択とASDの識別のための学習の3段階を含む。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.344446341236267
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning models based on resting-state functional magnetic resonance imaging (rs-fMRI) have been widely used to diagnose brain diseases, particularly autism spectrum disorder (ASD). Existing studies have leveraged the functional connectivity (FC) of rs-fMRI, achieving notable classification performance. However, they have significant limitations, including the lack of adequate information while using linear low-order FC as inputs to the model, not considering individual characteristics (i.e., different symptoms or varying stages of severity) among patients with ASD, and the non-explainability of the decision process. To cover these limitations, we propose a novel explainability-guided region of interest (ROI) selection (EAG-RS) framework that identifies non-linear high-order functional associations among brain regions by leveraging an explainable artificial intelligence technique and selects class-discriminative regions for brain disease identification. The proposed framework includes three steps: (i) inter-regional relation learning to estimate non-linear relations through random seed-based network masking, (ii) explainable connection-wise relevance score estimation to explore high-order relations between functional connections, and (iii) non-linear high-order FC-based diagnosis-informative ROI selection and classifier learning to identify ASD. We validated the effectiveness of our proposed method by conducting experiments using the Autism Brain Imaging Database Exchange (ABIDE) dataset, demonstrating that the proposed method outperforms other comparative methods in terms of various evaluation metrics. Furthermore, we qualitatively analyzed the selected ROIs and identified ASD subtypes linked to previous neuroscientific studies.
• Abstract（参考訳）: 脳疾患、特に自閉症スペクトラム障害(ASD)の診断に、静止状態機能的MRI(rs-fMRI)に基づくディープラーニングモデルが広く用いられている。 既存の研究では、r-fMRIの機能的接続(FC)を活用し、顕著な分類性能を実現している。 しかし,ASD患者の個々の特徴(症状や重症度の違いなど)を考慮せず,線形低次FCをモデルへの入力として用いながら,適切な情報がないこと,意思決定プロセスの非説明性など,大きな制限がある。 これらの制限を補うために,説明可能な人工知能技術を利用して脳領域間の非線形高次機能関係を識別し,脳疾患識別のためのクラス識別領域を選択する新しい説明可能性誘導領域(roi)選択(eag-rs)フレームワークを提案する。 提案するフレームワークには3つのステップがある。 一 ランダムシード型ネットワークマスキングによる地域間関係学習による非線形関係の推定 (ii)機能的接続間の高次関係を探究するための説明可能な接続的関連度スコア推定 3)非線形高次FCベース診断型ROI選択と分類器によるASDの同定。 我々は,自閉症脳画像データベース(ABIDE)データセットを用いて実験を行い,提案手法の有効性を検証した。 さらに,選択したROIを質的に分析し,従来の神経科学研究に関連するALDサブタイプを同定した。

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