論文の概要: Enhancing MRI-Based Classification of Alzheimer's Disease with Explainable 3D Hybrid Compact Convolutional Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.16175v1
• Date: Sun, 24 Mar 2024 14:35:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-26 17:15:57.954796
• Title: Enhancing MRI-Based Classification of Alzheimer's Disease with Explainable 3D Hybrid Compact Convolutional Transformers
• Title（参考訳）: 説明可能な3次元ハイブリッドコンボリューション変換器を用いたMRIによるアルツハイマー病の分類
• Authors: Arindam Majee, Avisek Gupta, Sourav Raha, Swagatam Das,
• Abstract要約: アルツハイマー病(AD: Alzheimer's disease)は、世界的な健康問題である。 従来の分析手法は、AD識別に不可欠な複雑な3Dパターンの識別に苦慮することが多い。 3D Hybrid Convolutional Transformer 3D (HCCT) について紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.743241062824548
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Alzheimer's disease (AD), characterized by progressive cognitive decline and memory loss, presents a formidable global health challenge, underscoring the critical importance of early and precise diagnosis for timely interventions and enhanced patient outcomes. While MRI scans provide valuable insights into brain structures, traditional analysis methods often struggle to discern intricate 3D patterns crucial for AD identification. Addressing this challenge, we introduce an alternative end-to-end deep learning model, the 3D Hybrid Compact Convolutional Transformers 3D (HCCT). By synergistically combining convolutional neural networks (CNNs) and vision transformers (ViTs), the 3D HCCT adeptly captures both local features and long-range relationships within 3D MRI scans. Extensive evaluations on prominent AD benchmark dataset, ADNI, demonstrate the 3D HCCT's superior performance, surpassing state of the art CNN and transformer-based methods in classification accuracy. Its robust generalization capability and interpretability marks a significant stride in AD classification from 3D MRI scans, promising more accurate and reliable diagnoses for improved patient care and superior clinical outcomes.
• Abstract（参考訳）: 進行性認知機能低下と記憶喪失を特徴とするアルツハイマー病(AD)は、早期かつ正確な診断の重要性と、患者の症状の増大を物語っている。 MRIスキャンは脳の構造に関する貴重な洞察を提供するが、従来の分析手法ではAD識別に不可欠な複雑な3Dパターンの識別に苦慮することが多い。 この課題に対処するために,3D Hybrid Compact Convolutional Transformers 3D (HCCT) という,エンド・ツー・エンドのディープラーニングモデルを導入する。 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とビジョントランスフォーマー(ViT)を相乗的に組み合わせることで、3D HCCTは3D MRIスキャン内の局所的特徴と長距離的関係の両方を順応的にキャプチャする。 ADベンチマークデータセットであるADNIの大規模な評価は、3D HCCTの優れた性能を示し、最先端のCNNとトランスフォーマーに基づく分類精度を上回っている。 その堅牢な一般化能力と解釈性は、3次元MRIスキャンからのAD分類において重要な進歩であり、より正確で信頼性の高い診断が患者ケアの改善と優れた臨床結果をもたらすことを約束している。

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