論文の概要: Beyond the Eye: A Relational Model for Early Dementia Detection Using Retinal OCTA Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.05117v1
- Date: Fri, 9 Aug 2024 15:10:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-12 15:27:33.603904
- Title: Beyond the Eye: A Relational Model for Early Dementia Detection Using Retinal OCTA Images
- Title（参考訳）: 眼の向こう側:網膜OCTA画像を用いた早期認知症検出のための関係モデル
- Authors: Shouyue Liu, Jinkui Hao, Yonghuai Liu, Huazhu Fu, Xinyu Guo, Shuting Zhang, Yitian Zhao,
- Abstract要約: 早期発症アルツハイマー病 (AD) と軽度認知障害 (MCI) をコントロールから識別するために, 網膜光コヒーレンストモグラフィー (OCTA) を用いた新しいPolarNet+を提案する。
提案手法は,まずカルト座標から極座標へのOCTA画像のマッピングを行う。
次に,包括的かつ臨床的に有用な情報抽出のための3次元画像のシリアライズと解析を行う多視点モジュールを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.75763279888966
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Early detection of dementia, such as Alzheimer's disease (AD) or mild cognitive impairment (MCI), is essential to enable timely intervention and potential treatment. Accurate detection of AD/MCI is challenging due to the high complexity, cost, and often invasive nature of current diagnostic techniques, which limit their suitability for large-scale population screening. Given the shared embryological origins and physiological characteristics of the retina and brain, retinal imaging is emerging as a potentially rapid and cost-effective alternative for the identification of individuals with or at high risk of AD. In this paper, we present a novel PolarNet+ that uses retinal optical coherence tomography angiography (OCTA) to discriminate early-onset AD (EOAD) and MCI subjects from controls. Our method first maps OCTA images from Cartesian coordinates to polar coordinates, allowing approximate sub-region calculation to implement the clinician-friendly early treatment of diabetic retinopathy study (ETDRS) grid analysis. We then introduce a multi-view module to serialize and analyze the images along three dimensions for comprehensive, clinically useful information extraction. Finally, we abstract the sequence embedding into a graph, transforming the detection task into a general graph classification problem. A regional relationship module is applied after the multi-view module to excavate the relationship between the sub-regions. Such regional relationship analyses validate known eye-brain links and reveal new discriminative patterns.
- Abstract（参考訳）: アルツハイマー病(AD)や軽度認知障害(MCI)などの認知症の早期発見は、タイムリーな介入と潜在的治療を可能にするために不可欠である。
AD/MCIの正確な検出は、大規模な集団スクリーニングに適合する可能性を制限する、現在の診断技術の複雑さ、コスト、そしてしばしば侵襲的な性質のために困難である。
網膜と脳の胚の起源と生理的特徴が共有されていることから、網膜イメージングはADのリスクが高い個人を特定するための、迅速かつ費用対効果のある代替手段として出現している。
本稿では、早期発症AD(EOAD)とMCI患者を制御から識別するために、網膜光コヒーレンストモグラフィー(OCTA)を用いた新しいPolarNet+を提案する。
提案手法は,まずカルト座標から極座標へのOCTA画像のマッピングを行い,糖尿病網膜症研究(ETDRS)グリッド解析の早期治療を概説した。
次に,包括的かつ臨床的に有用な情報抽出のための3次元画像のシリアライズと解析を行う多視点モジュールを提案する。
最後に、グラフに埋め込まれたシーケンスを抽象化し、検出タスクを一般的なグラフ分類問題に変換する。
地域関係モジュールは、マルチビューモジュールの後に適用され、サブリージョン間の関係を発掘する。
このような地域関係分析は、既知の目脳リンクを検証し、新しい識別パターンを明らかにする。
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