論文の概要: PIPNet3D: Interpretable Detection of Alzheimer in MRI Scans

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.18328v3
• Date: Mon, 22 Jul 2024 15:04:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-24 02:11:12.797095
• Title: PIPNet3D: Interpretable Detection of Alzheimer in MRI Scans
• Title（参考訳）: PIPNet3D:MRIにおけるアルツハイマーの検出
• Authors: Lisa Anita De Santi, Jörg Schlötterer, Michael Scheschenja, Joel Wessendorf, Meike Nauta, Vincenzo Positano, Christin Seifert,
• Abstract要約: Part-Prototype Neural Network (PP-NN) は標準ブラックボックスモデルの代替品である。 ボリューム画像のためのプロトタイプPP-NNであるPIPNet3Dを提案する。 構造型磁気共鳴画像(sMRI)によるアルツハイマー病の臨床診断にPIPNet3Dを適用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8254815749464544
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Information from neuroimaging examinations is increasingly used to support diagnoses of dementia, e.g., Alzheimer's disease. While current clinical practice is mainly based on visual inspection and feature engineering, Deep Learning approaches can be used to automate the analysis and to discover new image-biomarkers. Part-prototype neural networks (PP-NN) are an alternative to standard blackbox models, and have shown promising results in general computer vision. PP-NN's base their reasoning on prototypical image regions that are learned fully unsupervised, and combined with a simple-to-understand decision layer. We present PIPNet3D, a PP-NN for volumetric images. We apply PIPNet3D to the clinical diagnosis of Alzheimer's Disease from structural Magnetic Resonance Imaging (sMRI). We assess the quality of prototypes under a systematic evaluation framework, propose new functionally grounded metrics to evaluate brain prototypes and develop an evaluation scheme to assess their coherency with domain experts. Our results show that PIPNet3D is an interpretable, compact model for Alzheimer's diagnosis with its reasoning well aligned to medical domain knowledge. Notably, PIPNet3D achieves the same accuracy as its blackbox counterpart; and removing the remaining clinically irrelevant prototypes from its decision process does not decrease predictive performance.
• Abstract（参考訳）: 神経画像検査からの情報は、認知症、例えばアルツハイマー病の診断を支援するためにますます利用されている。 現在の臨床は、主に視覚検査と特徴工学に基づいているが、Deep Learningアプローチは分析の自動化と新しいイメージバイオマーカーの発見に利用できる。 パートプロトタイプニューラルネットワーク(PP-NN)は、標準的なブラックボックスモデルの代替であり、一般的なコンピュータビジョンにおいて有望な結果を示している。 PP-NNは、完全に教師なし学習され、簡単に理解できる決定層と組み合わせられる原型画像領域の推論を基盤としている。 ボリューム画像のためのPP-NNであるPIPNet3Dを提案する。 構造型磁気共鳴画像(sMRI)によるアルツハイマー病の臨床診断にPIPNet3Dを適用した。 システム評価フレームワークを用いてプロトタイプの品質評価を行い、脳のプロトタイプを評価するための新しい機能的基盤メトリクスを提案し、ドメインの専門家との一貫性を評価するための評価スキームを開発した。 以上の結果から,PIPNet3Dはアルツハイマー病の診断の解釈可能でコンパクトなモデルであり,医学領域の知識に整合性があることが示唆された。 特に、PIPNet3Dはブラックボックスと同じ精度を達成しており、その決定プロセスから臨床に無関係なプロトタイプを除去しても予測性能は低下しない。

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