論文の概要: Generative artificial intelligence in ophthalmology: multimodal retinal images for the diagnosis of Alzheimer's disease with convolutional neural networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.18247v1
• Date: Wed, 26 Jun 2024 10:49:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-27 13:49:09.609587
• Title: Generative artificial intelligence in ophthalmology: multimodal retinal images for the diagnosis of Alzheimer's disease with convolutional neural networks
• Title（参考訳）: 眼科領域における創発的人工知能 : 畳み込みニューラルネットワークを用いたアルツハイマー病診断のための多モード網膜画像
• Authors: I. R. Slootweg, M. Thach, K. R. Curro-Tafili, F. D. Verbraak, F. H. Bouwman, Y. A. L. Pijnenburg, J. F. Boer, J. H. P. de Kwisthout, L. Bagheriye, P. J. González,
• Abstract要約: 本研究の目的は,マルチモーダル網膜イメージングと畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いたアミロイドポジトロンCT(AmyloidPET)の現状予測である。 Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM) は合成画像を生成するために訓練された。 単調なCNNは合成データで事前訓練され、実際のデータで微調整されたり、実際のデータでのみ訓練された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Background/Aim. This study aims to predict Amyloid Positron Emission Tomography (AmyloidPET) status with multimodal retinal imaging and convolutional neural networks (CNNs) and to improve the performance through pretraining with synthetic data. Methods. Fundus autofluorescence, optical coherence tomography (OCT), and OCT angiography images from 328 eyes of 59 AmyloidPET positive subjects and 108 AmyloidPET negative subjects were used for classification. Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPMs) were trained to generate synthetic images and unimodal CNNs were pretrained on synthetic data and finetuned on real data or trained solely on real data. Multimodal classifiers were developed to combine predictions of the four unimodal CNNs with patient metadata. Class activation maps of the unimodal classifiers provided insight into the network's attention to inputs. Results. DDPMs generated diverse, realistic images without memorization. Pretraining unimodal CNNs with synthetic data improved AUPR at most from 0.350 to 0.579. Integration of metadata in multimodal CNNs improved AUPR from 0.486 to 0.634, which was the best overall best classifier. Class activation maps highlighted relevant retinal regions which correlated with AD. Conclusion. Our method for generating and leveraging synthetic data has the potential to improve AmyloidPET prediction from multimodal retinal imaging. A DDPM can generate realistic and unique multimodal synthetic retinal images. Our best performing unimodal and multimodal classifiers were not pretrained on synthetic data, however pretraining with synthetic data slightly improved classification performance for two out of the four modalities.
• Abstract（参考訳）: バックグラウンド/テーマ。 本研究の目的は,マルチモーダル網膜イメージングと畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いたアミロイドポジトロントモグラフィ(AmyloidPET)の評価と,合成データによる事前トレーニングによる性能向上である。 メソッド。 アミロイドPET陽性59例,アミロイドPET陰性108例の眼328例の眼底自家蛍光,光コヒーレンス断層撮影 (OCT) , OCTアンギオグラフィー画像を用いて分類を行った。 Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPMs) は合成画像を生成するために訓練され、合成データで事前訓練され、実際のデータで微調整されたり、実際のデータでのみ訓練された。 4つのCNNの予測と患者のメタデータを組み合わせたマルチモーダル分類器を開発した。 ユニモーダル分類器のクラスアクティベーションマップは、入力に対するネットワークの注意についての洞察を提供した。 結果。 DDPMは記憶のない多様なリアルな画像を生成する。 合成データによる単調CNNの事前訓練により、AUPRは0.350から0.579に改善した。 マルチモーダルCNNにおけるメタデータの統合により、AUPRは0.486から0.634に改善された。 クラスアクティベーションマップでは、ADと相関した関連網膜領域が強調された。 結論。 合成データの生成と利用には,多モード網膜イメージングによるアミロイドPET予測の改善が期待できる。 DDPMは、現実的でユニークな多モード合成網膜画像を生成することができる。 しかし, 合成データによる事前学習は, 4つのモードのうち2つの分類性能をわずかに改善した。

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