論文の概要: AXIAL: Attention-based eXplainability for Interpretable Alzheimer's Localized Diagnosis using 2D CNNs on 3D MRI brain scans

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.02418v2
• Date: Tue, 01 Oct 2024 17:04:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-02 16:31:52.552628
• Title: AXIAL: Attention-based eXplainability for Interpretable Alzheimer's Localized Diagnosis using 2D CNNs on 3D MRI brain scans
• Title（参考訳）: AXIAL:ttention-based eXplainability for Interpretable Alzheimer's Localized diagnosis using 2D CNNs on 3D MRI brain scan
• Authors: Gabriele Lozupone, Alessandro Bria, Francesco Fontanella, Frederick J. A. Meijer, Claudio De Stefano,
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.06293430764841
• License:
• Abstract: This study presents an innovative method for Alzheimer's disease diagnosis using 3D MRI designed to enhance the explainability of model decisions. Our approach adopts a soft attention mechanism, enabling 2D CNNs to extract volumetric representations. At the same time, the importance of each slice in decision-making is learned, allowing the generation of a voxel-level attention map to produce an explainable MRI. To test our method and ensure the reproducibility of our results, we chose a standardized collection of MRI data from the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI). On this dataset, our method significantly outperforms state-of-the-art methods in (i) distinguishing AD from cognitive normal (CN) with an accuracy of 0.856 and Matthew's correlation coefficient (MCC) of 0.712, representing improvements of 2.4% and 5.3% respectively over the second-best, and (ii) in the prognostic task of discerning stable from progressive mild cognitive impairment (MCI) with an accuracy of 0.725 and MCC of 0.443, showing improvements of 10.2% and 20.5% respectively over the second-best. We achieved this prognostic result by adopting a double transfer learning strategy, which enhanced sensitivity to morphological changes and facilitated early-stage AD detection. With voxel-level precision, our method identified which specific areas are being paid attention to, identifying these predominant brain regions: the hippocampus, the amygdala, the parahippocampal, and the inferior lateral ventricles. All these areas are clinically associated with AD development. Furthermore, our approach consistently found the same AD-related areas across different cross-validation folds, proving its robustness and precision in highlighting areas that align closely with known pathological markers of the disease.
• Abstract（参考訳）: 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。 同時に、意思決定における各スライスの重要性を学習し、ボクセルレベルの注目マップを生成して説明可能なMRIを生成する。 そこで我々はアルツハイマー病神経画像イニシアチブ(ADNI)のMRIデータを標準化し,その再現性を確認した。 このデータセットでは、我々の手法は最先端の手法よりも大幅に優れています。 i)ADと認知正常(CN)を精度0.856、Matthew's correlation coefficient(MCC)0.712と区別し、それぞれ2.4%と5.3%の改善を示した。 (II) 進行性軽度認知障害 (MCI) の予後タスクにおいて, 正解率は0.725, MCCは0.443であり, それぞれ10.2%, 20.5%であった。 本研究は, 形態変化に対する感受性を高め, 早期AD検出を容易にする二重転写学習戦略を採用することにより, この予後を達成した。 本手法では, 海馬, 扁桃体, 海馬, 副海馬, 下側心室のどの部位に注意を払っているかを同定した。 これらの領域は、AD開発と臨床的に関連付けられている。 さらに本手法では, 異種異型折り畳みのAD関連領域を一貫して発見し, その堅牢性, 正確性を証明し, 疾患の既知病理マーカーと密に一致した領域を強調した。

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