論文の概要: A Machine Learning Approach for Identifying Anatomical Biomarkers of Early Mild Cognitive Impairment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.00040v1
• Date: Wed, 29 May 2024 06:12:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-22 22:38:24.173791
• Title: A Machine Learning Approach for Identifying Anatomical Biomarkers of Early Mild Cognitive Impairment
• Title（参考訳）: 早期軽度認知障害の解剖学的バイオマーカー同定のための機械学習アプローチ
• Authors: Alwani Liyana Ahmad, Jose Sanchez-Bornot, Roberto C. Sotero, Damien Coyle, Zamzuri Idris, Ibrahima Faye,
• Abstract要約: アルツハイマー病(英語: Alzheimer's Disease、AD)は、認知機能や運動機能に障害を与え、老化に主に影響を及ぼす進行性神経変性疾患である。 本研究では,MRIを用いたバイオマーカー選択のための機械学習手法の包括的解析を行うことを目的とする。 角膜皮質、海馬、側心室、眼窩前頭皮質などの脳領域は、初期の認知機能低下の過程で大きな影響を及ぼすと考えられている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9027661868249255
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Alzheimer's Disease (AD) is a progressive neurodegenerative disorder that primarily affects the aging population by impairing cognitive and motor functions. Early detection of AD through accessible methodologies like magnetic resonance imaging (MRI) is vital for developing effective interventions to halt or slow the disease's progression. This study aims to perform a comprehensive analysis of machine learning techniques for selecting MRI-based biomarkers and classifying individuals into healthy controls (HC) and unstable controls (uHC) who later show mild cognitive impairment within five years. The research utilizes MRI data from the Alzheimer's Disease Neuroinformatics Initiative (ADNI) and the Open Access Series of Imaging Studies 3 (OASIS-3), focusing on both HC and uHC participants. The study addresses the challenges of imbalanced data by testing classification methods on balanced and unbalanced datasets, and harmonizes data using polynomial regression to mitigate nuisance variables like age, gender, and intracranial volume. Results indicate that Gaussian Naive Bayes and RusBoost classifiers shows an optimal performance, achieving accuracies of up to 76.46% and 72.48% respectively on the ADNI dataset. For the OASIS-3 dataset, Kernel Naive Bayes and RusBoost yield accuracies ranging from 64.66% to 75.71%, improving further in age-matched datasets. Brain regions like the entorhinal cortex, hippocampus, lateral ventricle, and lateral orbitofrontal cortex are identified as significantly impacted during early cognitive decline. Despite limitations such as small sample sizes, the study's harmonization approach enhances the robustness of biomarker selection, suggesting the potential of this semi-automatic machine learning pipeline for early AD detection using MRI.
• Abstract（参考訳）: アルツハイマー病(英語: Alzheimer's Disease、AD)は、認知機能や運動機能に障害を与え、高齢化に主に影響を及ぼす進行性神経変性疾患である。 磁気共鳴画像(MRI)のようなアクセス可能な方法でADを早期に検出することは、疾患の進行を停止または遅らせるための効果的な介入を開発するために不可欠である。 本研究の目的は、MRIベースのバイオマーカーを選択し、個人を健康的なコントロール(HC)と不安定なコントロール(uHC)に分類する機械学習手法を網羅的に分析することである。 この研究は、アルツハイマー病ニューロインフォマティクスイニシアチブ(ADNI)とOASIS-3(Open Access Series of Imaging Studies)のMRIデータを利用しており、HCとuHCの両方の参加者に焦点を当てている。 この研究は、バランスの取れたデータセットとバランスの取れていないデータセットの分類法をテストすることで、不均衡なデータの課題に対処し、多項式回帰を用いてデータを調和させて、年齢、性別、頭蓋内容積などのニュアンス変数を緩和する。 その結果、Gaussian Naive Bayes と RusBoost の分類器は最適な性能を示し、それぞれ ADNI データセット上で76.46% と 72.48% の精度を達成した。 OASIS-3データセットでは、Kernel Naive BayesとRusBoostは64.66%から75.71%のアキュラシーを発生させ、年齢に合わせたデータセットをさらに改善した。 後角皮質、海馬、外側心室、外側眼窩前頭皮質などの脳領域は、早期の認知機能低下の過程で大きな影響が認められる。 小さなサンプルサイズのような制限にもかかわらず、この研究の調和化アプローチはバイオマーカーの選択の堅牢性を高め、MRIを用いた早期AD検出のための半自動機械学習パイプラインの可能性を示している。

関連論文リスト

• GFE-Mamba: Mamba-based AD Multi-modal Progression Assessment via Generative Feature Extraction from MCI [5.355943545567233]
  アルツハイマー病(英語: Alzheimer's Disease、AD)は、軽度認知障害(MCI)から進行する可逆性神経変性疾患である。 生成特徴抽出(GFE)に基づく分類器GFE-Mambaを紹介する。 評価尺度、MRI、PETのデータを統合し、より深いマルチモーダル融合を可能にする。 GFE-MambaモデルがMCIからADへの変換予測に有効であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-22T15:22:33Z)
• AXIAL: Attention-based eXplainability for Interpretable Alzheimer's Localized Diagnosis using 2D CNNs on 3D MRI brain scans [43.06293430764841]
  本研究では,3次元MRIを用いたアルツハイマー病診断の革新的手法を提案する。 提案手法では,2次元CNNがボリューム表現を抽出できるソフトアテンション機構を採用している。 ボクセルレベルの精度では、どの領域に注意が払われているかを同定し、これらの支配的な脳領域を同定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-02T16:44:00Z)
• Enhancing MRI-Based Classification of Alzheimer's Disease with Explainable 3D Hybrid Compact Convolutional Transformers [13.743241062824548]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-24T14:35:06Z)
• Diagnosing Alzheimer's Disease using Early-Late Multimodal Data Fusion with Jacobian Maps [1.5501208213584152]
  アルツハイマー病(英語: Alzheimer's disease、AD)は、老化に影響を及ぼす神経変性疾患である。 本稿では,自動特徴抽出とランダム森林のための畳み込みニューラルネットワークを利用する,効率的な早期融合(ELF)手法を提案する。 脳の容積の微妙な変化を検出するという課題に対処するために、画像をヤコビ領域(JD)に変換する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-25T19:02:57Z)
• The effect of data augmentation and 3D-CNN depth on Alzheimer's Disease detection [51.697248252191265]
  この研究は、データハンドリング、実験設計、モデル評価に関するベストプラクティスを要約し、厳密に観察する。 我々は、アルツハイマー病(AD)の検出に焦点を当て、医療における課題のパラダイム的な例として機能する。 このフレームワークでは,3つの異なるデータ拡張戦略と5つの異なる3D CNNアーキテクチャを考慮し,予測15モデルを訓練する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-13T10:40:41Z)
• Behavior Score-Embedded Brain Encoder Network for Improved Classification of Alzheimer Disease Using Resting State fMRI [36.40726715739385]
  本稿では、日常的に管理される心理検査情報を、被験者の静止状態fMRIデータの符号化手順に統合する行動スコア埋め込みエンコーダネットワーク(BSEN)を提案する。 BSENは、MMSE(MiniMental State Examination)とCDR(Citical Dementia Rating)の行動スコアを併用した3次元畳み込み自己エンコーダ構造に基づく。 提案するBSENを用いた分類フレームワークは, 総合的認識精度59.44%(AD, MCI, Healthy Control)を達成し, 健康管理(HC)と健康管理(HC)の最も差別的な領域を抽出した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-04T09:58:45Z)
• Hybrid Reinforced Medical Report Generation with M-Linear Attention and Repetition Penalty [45.92216112110279]
  そこで本研究では,m-linear attentionと繰り返しペナルティ機構を備えたハイブリッド型医療報告生成手法を提案する。 具体的には、異なる重みを持つハイブリッド報酬を用いて、シングルメトリックベースの報酬の制限を緩和する。 また,最適な重みの組み合わせを近似するために,線形複雑度をもつ探索アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-14T15:27:34Z)
• G-MIND: An End-to-End Multimodal Imaging-Genetics Framework for Biomarker Identification and Disease Classification [49.53651166356737]
  診断によって誘導される画像データと遺伝データを統合し、解釈可能なバイオマーカーを提供する新しいディープニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。 2つの機能的MRI(fMRI)パラダイムとSingle Nucleotide Polymorphism (SNP)データを含む統合失調症の集団研究で本モデルを評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-27T19:28:04Z)
• Improving 3D convolutional neural network comprehensibility via interactive visualization of relevance maps: Evaluation in Alzheimer's disease [0.8031935951075242]
  畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、磁気共鳴イメージング(MRI)スキャンに基づいてアルツハイマー病(AD)認知症を検出する高い診断精度を実現します。 この理由の1つは、モデル理解性の欠如である。 より精度の高いモデルは、事前知識によって事前に定義された差別的脳領域にも依存するかどうかを検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-18T15:16:50Z)
• Robust Deep AUC Maximization: A New Surrogate Loss and Empirical Studies on Medical Image Classification [63.44396343014749]
  AUCスコアに対する新たなマージンベースサロゲート損失関数を提案する。 一般的に使用されるものよりも頑丈である。 大規模な最適化の観点からも同じ利点を享受しながら、正方損失。 私たちの知る限りでは、DAMが大規模医療画像データセットで成功するのはこれが初めてです。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-06T03:41:51Z)
• Fader Networks for domain adaptation on fMRI: ABIDE-II study [68.5481471934606]
  我々は3次元畳み込みオートエンコーダを用いて、無関係な空間画像表現を実現するとともに、ABIDEデータ上で既存のアプローチより優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-14T16:50:50Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。