Fugu-MT 論文翻訳(概要): MADE-for-ASD: A Multi-Atlas Deep Ensemble Network for Diagnosing Autism Spectrum Disorder

論文の概要: MADE-for-ASD: A Multi-Atlas Deep Ensemble Network for Diagnosing Autism Spectrum Disorder

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.07076v2
Date: Wed, 4 Sep 2024 01:59:59 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-07 02:22:00.749755
Title: MADE-for-ASD: A Multi-Atlas Deep Ensemble Network for Diagnosing Autism Spectrum Disorder
Title（参考訳）: MADE-for-ASD:自閉症スペクトラム障害診断のためのマルチアトラスディープアンサンブルネットワーク
Authors: Xuehan Liu, Md Rakibul Hasan, Tom Gedeon, Md Zakir Hossain,
Abstract要約: 本稿では,従来の診断手法と潜在的な自動化ソリューションのギャップを埋める。我々は,脳の機能的磁気共鳴画像(fMRI)データの複数のアトラスを統合するマルチアトラスディープアンサンブルネットワーク,MADE-for-ASDを提案する。提案手法は,ASD診断性能を向上させるための予測ワークフローに,人口統計情報を統合する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.7377709803078325
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In response to the global need for efficient early diagnosis of Autism Spectrum Disorder (ASD), this paper bridges the gap between traditional, time-consuming diagnostic methods and potential automated solutions. We propose a multi-atlas deep ensemble network, MADE-for-ASD, that integrates multiple atlases of the brain's functional magnetic resonance imaging (fMRI) data through a weighted deep ensemble network. Our approach integrates demographic information into the prediction workflow, which enhances ASD diagnosis performance and offers a more holistic perspective on patient profiling. We experiment with the well-known publicly available ABIDE (Autism Brain Imaging Data Exchange) I dataset, consisting of resting state fMRI data from 17 different laboratories around the globe. Our proposed system achieves 75.20% accuracy on the entire dataset and 96.40% on a specific subset $-$ both surpassing reported ASD diagnosis accuracy in ABIDE I fMRI studies. Specifically, our model improves by 4.4 percentage points over prior works on the same amount of data. The model exhibits a sensitivity of 82.90% and a specificity of 69.70% on the entire dataset, and 91.00% and 99.50%, respectively, on the specific subset. We leverage the F-score to pinpoint the top 10 ROI in ASD diagnosis, such as precuneus and anterior cingulate/ventromedial. The proposed system can potentially pave the way for more cost-effective, efficient and scalable strategies in ASD diagnosis. Codes and evaluations are publicly available at https://github.com/hasan-rakibul/MADE-for-ASD.
Abstract（参考訳）: 自閉症スペクトラム障害(ASD)の早期診断のグローバルなニーズに応じて,従来の時間的診断手法と潜在的な自動化ソリューションのギャップを埋める。我々は、重み付きディープアンサンブルネットワークを介して脳の機能的磁気共鳴画像(fMRI)データの複数のアトラスを統合するマルチアトラスディープアンサンブルネットワーク、MADE-for-ASDを提案する。提案手法は,ASD診断性能を高め,患者のプロファイリングについてより総合的な視点を提供する予測ワークフローに,人口統計情報を統合する。 ABIDE (Autism Brain Imaging Data Exchange, 自閉症脳画像データ交換) Iデータセットを実験した。提案システムでは,データセット全体の75.20%の精度,特定のサブセットに対して96.40%の精度を実現している。具体的には,同量のデータに対する先行処理よりも4.4ポイント向上した。このモデルはデータセット全体の82.90%の感度と69.70%の特異性を示し、それぞれ91.00%と99.50%の感度を示す。 ASD診断の上位10ROI(前頭蓋・前帯・腹腔鏡など)をFスコアで特定した。提案システムは、ASD診断において、よりコスト効率が高く、効率的でスケーラブルな戦略の道を開く可能性がある。コードと評価はhttps://github.com/hasan-rakibul/MADE-for-ASD.comで公開されている。

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