論文の概要: Graph Theory and GNNs to Unravel the Topographical Organization of Brain Lesions in Variants of Alzheimer's Disease Progression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.00636v1
• Date: Fri, 1 Mar 2024 16:16:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-05 16:57:26.294321
• Title: Graph Theory and GNNs to Unravel the Topographical Organization of Brain Lesions in Variants of Alzheimer's Disease Progression
• Title（参考訳）: アルツハイマー病の進行にともなう脳病変の地形的組織を解明するためのグラフ理論とGNN
• Authors: Leopold Hebert-Stevens, Gabriel Jimenez, Benoit Delatour, Lev Stimmer, Daniel Racoceanu
• Abstract要約: 本研究は,アルツハイマー病(AD)神経病理の変動を評価するために,グラフ理論と深層学習を利用する。 死後脳組織におけるアミロイドプラークとタウタングルの分布を解析した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study utilizes graph theory and deep learning to assess variations in Alzheimer's disease (AD) neuropathologies, focusing on classic (cAD) and rapid (rpAD) progression forms. It analyses the distribution of amyloid plaques and tau tangles in postmortem brain tissues. Histopathological images are converted into tau-pathology-based graphs, and derived metrics are used for statistical analysis and in machine learning classifiers. These classifiers incorporate SHAP value explainability to differentiate between cAD and rpAD. Graph neural networks (GNNs) demonstrate greater efficiency than traditional CNN methods in analyzing this data, preserving spatial pathology context. Additionally, GNNs provide significant insights through explainable AI techniques. The analysis shows denser networks in rpAD and a distinctive impact on brain cortical layers: rpAD predominantly affects middle layers, whereas cAD influences both superficial and deep layers of the same cortical regions. These results suggest a unique neuropathological network organization for each AD variant.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,古典的(cAD)および急激な(rpAD)進行様式に着目し,アルツハイマー病(AD)神経病理の変動を評価するためにグラフ理論と深層学習を利用する。 死後脳組織におけるアミロイドプラークとタウタングルの分布を解析した。 病理像はタウ病理図に変換され、統計解析や機械学習分類に導出した指標が用いられる。 これらの分類器は、cADとrpADを区別するためにSHAP値の説明可能性を含んでいる。 グラフニューラルネットワーク(GNN)は、このデータを解析し、空間病理コンテキストを保存する際に、従来のCNN手法よりも高い効率を示す。 さらに、GNNは説明可能なAI技術を通じて重要な洞察を提供する。 rpADは中層に大きく影響し、cADは同じ皮質領域の表層層と深層の両方に影響を及ぼす。 これらの結果は,各広告変種に対する特異な神経病理学的ネットワーク構成を示唆する。

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