論文の概要: A Quantitatively Interpretable Model for Alzheimer's Disease Prediction Using Deep Counterfactuals

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.03457v1
• Date: Thu, 5 Oct 2023 10:55:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-06 16:33:40.267144
• Title: A Quantitatively Interpretable Model for Alzheimer's Disease Prediction Using Deep Counterfactuals
• Title（参考訳）: deep counterfactuals を用いたアルツハイマー病予測のための定量的解釈モデル
• Authors: Kwanseok Oh, Da-Woon Heo, Ahmad Wisnu Mulyadi, Wonsik Jung, Eunsong Kang, Kun Ho Lee, Heung-Il Suk
• Abstract要約: われわれのフレームワークは脳の各領域に対してAD関連指数'を生成する。 アルツハイマー病(AD)の進行に関して、個々の患者や患者グループに対する直感的な脳状態の理解を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.063447605302219
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning (DL) for predicting Alzheimer's disease (AD) has provided timely intervention in disease progression yet still demands attentive interpretability to explain how their DL models make definitive decisions. Recently, counterfactual reasoning has gained increasing attention in medical research because of its ability to provide a refined visual explanatory map. However, such visual explanatory maps based on visual inspection alone are insufficient unless we intuitively demonstrate their medical or neuroscientific validity via quantitative features. In this study, we synthesize the counterfactual-labeled structural MRIs using our proposed framework and transform it into a gray matter density map to measure its volumetric changes over the parcellated region of interest (ROI). We also devised a lightweight linear classifier to boost the effectiveness of constructed ROIs, promoted quantitative interpretation, and achieved comparable predictive performance to DL methods. Throughout this, our framework produces an ``AD-relatedness index'' for each ROI and offers an intuitive understanding of brain status for an individual patient and across patient groups with respect to AD progression.
• Abstract（参考訳）: アルツハイマー病(AD)を予測するためのディープラーニング(DL)は、病気の進行にタイムリーに介入するが、DLモデルがどのように決定を下すかを説明するために注意深い解釈性を必要とする。 近年,医療研究において,洗練された視覚的説明地図を提供する能力から,反事実推論が注目されている。 しかし, 視覚検査のみに基づく視覚説明図は, 定量的特徴によって直感的にその医学的・神経科学的妥当性を示さない限り, 不十分である。 本研究では,提案する枠組みを用いて逆ラベル構造mriを合成し,それを灰色物質密度マップに変換し,関心領域(roi)における体積変化を測定した。 また,構築したroisの有効性を高め,定量的解釈を促進し,dl法に匹敵する予測性能を達成する軽量線形分類器を考案した。 これを通じて,本フレームワークは各ROIに対して「AD関連指数」を生成し,AD進行に関する患者グループ間および患者グループ間の脳状態の直感的な理解を提供する。

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