論文の概要: The Expert Knowledge combined with AI outperforms AI Alone in Seizure Onset Zone Localization using resting state fMRI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.09360v1
• Date: Thu, 14 Dec 2023 21:48:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-18 17:47:29.506775
• Title: The Expert Knowledge combined with AI outperforms AI Alone in Seizure Onset Zone Localization using resting state fMRI
• Title（参考訳）: 静止状態fMRIを用いた青島オンセットゾーンローカライゼーションにおけるAIとAIの知識の相乗効果
• Authors: Payal Kamboj, Ayan Banerjee, Varina L. Boerwinkle and Sandeep K.S. Gupta
• Abstract要約: 安静時MRI(r-fMRI)コネトミクスとディープラーニング(DL)の併用による難治性てんかん(RE)患者における発作性発症領域(SOZ)の同定に関する専門家ガイダンスの統合 DLと統合された専門知識は、SOZの局在精度84.8&F1スコア、正の予測値と感度の調和平均91.7%を示した。 灰白質を活性化し, 白色物質を通し, 血管領域で終了する活性化は, SOZの特徴を同定した最も差別的な専門家と見なされている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.691753509745111
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We evaluated whether integration of expert guidance on seizure onset zone (SOZ) identification from resting state functional MRI (rs-fMRI) connectomics combined with deep learning (DL) techniques enhances the SOZ delineation in patients with refractory epilepsy (RE), compared to utilizing DL alone. Rs-fMRI were collected from 52 children with RE who had subsequently undergone ic-EEG and then, if indicated, surgery for seizure control (n = 25). The resting state functional connectomics data were previously independently classified by two expert epileptologists, as indicative of measurement noise, typical resting state network connectivity, or SOZ. An expert knowledge integrated deep network was trained on functional connectomics data to identify SOZ. Expert knowledge integrated with DL showed a SOZ localization accuracy of 84.8& and F1 score, harmonic mean of positive predictive value and sensitivity, of 91.7%. Conversely, a DL only model yielded an accuracy of less than 50% (F1 score 63%). Activations that initiate in gray matter, extend through white matter and end in vascular regions are seen as the most discriminative expert identified SOZ characteristics. Integration of expert knowledge of functional connectomics can not only enhance the performance of DL in localizing SOZ in RE, but also lead toward potentially useful explanations of prevalent co-activation patterns in SOZ. RE with surgical outcomes and pre-operative rs-fMRI studies can yield expert knowledge most salient for SOZ identification.
• Abstract（参考訳）: 難治性てんかん (re) 患者に対して,安静時機能mri (rs-fmri) コネクトミクスと深層学習 (dl) 技術を併用したsez識別における専門家指導の統合が, dl単独を用いた場合と比較して, sozデライン化を促進するかを検討した。 rs-fmriは,その後ic-eegを施行し,発作コントロール手術(n=25)を施行した小児52例から得られた。 休眠状態機能コネクトミクスデータは, 測定ノイズ, 典型的な休眠状態ネットワーク接続, sozの2つの専門家てんかん学者によって, 従来独立に分類されていた。 SOZを識別するために、機能的コネクトロミクスデータに基づいて専門知識統合ディープネットワークを訓練した。 DLと統合された専門知識は、SOZの局在精度84.8&F1スコア、正の予測値と感度の調和平均91.7%を示した。 逆に、DLのみのモデルでは50%未満の精度が得られた(F1スコア63%)。 灰白質,白質,血管領域の活性は,SOZの特徴を同定した最も差別的な専門家であると考えられている。 機能的コネクトロミクスのエキスパート知識の統合は、REにおけるSOZのローカライズにおけるDLの性能を高めるだけでなく、SOZにおける一般的なコアクティベーションパターンの潜在的に有用な説明へと導くことができる。 外科的結果と術前のr-fMRIによる研究は、SOZの同定において最も有能な知識を得ることができる。

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