Fugu-MT 論文翻訳(概要): Toward Robust Early Detection of Alzheimer's Disease via an Integrated Multimodal Learning Approach

論文の概要: Toward Robust Early Detection of Alzheimer's Disease via an Integrated Multimodal Learning Approach

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.16343v1
Date: Thu, 29 Aug 2024 08:26:00 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-30 14:32:51.669615
Title: Toward Robust Early Detection of Alzheimer's Disease via an Integrated Multimodal Learning Approach
Title（参考訳）: 統合型マルチモーダル学習によるアルツハイマー病のロバスト早期検出に向けて
Authors: Yifei Chen, Shenghao Zhu, Zhaojie Fang, Chang Liu, Binfeng Zou, Yuhe Wang, Shuo Chang, Fan Jia, Feiwei Qin, Jin Fan, Yong Peng, Changmiao Wang,
Abstract要約: アルツハイマー病(英: Alzheimer's Disease、AD)は、記憶障害、執行機能障害、性格変化を特徴とする複雑な神経変性疾患である。本研究では,臨床,認知,神経画像,脳波データを統合した高度なマルチモーダル分類モデルを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.9091823080038814
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Alzheimer's Disease (AD) is a complex neurodegenerative disorder marked by memory loss, executive dysfunction, and personality changes. Early diagnosis is challenging due to subtle symptoms and varied presentations, often leading to misdiagnosis with traditional unimodal diagnostic methods due to their limited scope. This study introduces an advanced multimodal classification model that integrates clinical, cognitive, neuroimaging, and EEG data to enhance diagnostic accuracy. The model incorporates a feature tagger with a tabular data coding architecture and utilizes the TimesBlock module to capture intricate temporal patterns in Electroencephalograms (EEG) data. By employing Cross-modal Attention Aggregation module, the model effectively fuses Magnetic Resonance Imaging (MRI) spatial information with EEG temporal data, significantly improving the distinction between AD, Mild Cognitive Impairment, and Normal Cognition. Simultaneously, we have constructed the first AD classification dataset that includes three modalities: EEG, MRI, and tabular data. Our innovative approach aims to facilitate early diagnosis and intervention, potentially slowing the progression of AD. The source code and our private ADMC dataset are available at https://github.com/JustlfC03/MSTNet.
Abstract（参考訳）: アルツハイマー病(英: Alzheimer's Disease、AD)は、記憶障害、執行機能障害、性格変化を特徴とする複雑な神経変性疾患である。早期診断は、微妙な症状や様々な提示が原因で困難であり、多くの場合、その範囲が限られているため、従来の一過性診断法と誤診される。本研究では,臨床,認知,神経画像,脳波データを統合して診断精度を高める,高度なマルチモーダル分類モデルを提案する。このモデルは、表形式のデータコーディングアーキテクチャを備えた機能タグを組み込み、TimesBlockモジュールを使用して、脳波(EEG)データ中の複雑な時間パターンをキャプチャする。クロスモーダルアテンションアグリゲーションモジュールを用いることで、脳波時間データとMRI空間情報を効果的に融合させ、AD、軽度認知障害、正常認知の区別を大幅に改善する。同時に、脳波、MRI、表データという3つのモードを含む最初のAD分類データセットを構築した。我々の革新的なアプローチは早期診断と介入を促進することであり、ADの進行を遅らせる可能性がある。ソースコードとプライベートADMCデータセットはhttps://github.com/JustlfC03/MSTNet.comで公開されています。

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