論文の概要: Multi-stream deep learning framework to predict mild cognitive impairment with Rey Complex Figure Test

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.02883v1
• Date: Wed, 4 Sep 2024 17:08:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-05 16:52:09.828693
• Title: Multi-stream deep learning framework to predict mild cognitive impairment with Rey Complex Figure Test
• Title（参考訳）: Rey Complex Figure Test による軽度認知障害予測のためのマルチストリームディープラーニングフレームワーク
• Authors: Junyoung Park, Eun Hyun Seo, Sunjun Kim, SangHak Yi, Kun Ho Lee, Sungho Won,
• Abstract要約: 2つの異なる処理ストリームを統合するマルチストリームディープラーニングフレームワークを開発した。 提案したマルチストリームモデルは,外部検証においてベースラインモデルよりも優れた性能を示した。 本モデルは,早期スクリーニングのための費用対効果のあるツールとして機能する,臨床現場における実用的意味を持つ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.324611550865926
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Drawing tests like the Rey Complex Figure Test (RCFT) are widely used to assess cognitive functions such as visuospatial skills and memory, making them valuable tools for detecting mild cognitive impairment (MCI). Despite their utility, existing predictive models based on these tests often suffer from limitations like small sample sizes and lack of external validation, which undermine their reliability. We developed a multi-stream deep learning framework that integrates two distinct processing streams: a multi-head self-attention based spatial stream using raw RCFT images and a scoring stream employing a previously developed automated scoring system. Our model was trained on data from 1,740 subjects in the Korean cohort and validated on an external hospital dataset of 222 subjects from Korea. The proposed multi-stream model demonstrated superior performance over baseline models (AUC = 0.872, Accuracy = 0.781) in external validation. The integration of both spatial and scoring streams enables the model to capture intricate visual details from the raw images while also incorporating structured scoring data, which together enhance its ability to detect subtle cognitive impairments. This dual approach not only improves predictive accuracy but also increases the robustness of the model, making it more reliable in diverse clinical settings. Our model has practical implications for clinical settings, where it could serve as a cost-effective tool for early MCI screening.
• Abstract（参考訳）: Rey Complex Figure Test (RCFT) のような描画テストは、視覚空間的スキルや記憶などの認知機能を評価するために広く使われており、軽度認知障害(MCI)を検出するための貴重なツールとなっている。 実用性にもかかわらず、これらのテストに基づいた既存の予測モデルは、小さなサンプルサイズや外部検証の欠如など、信頼性を損なうような制限に悩まされることが多い。 我々は,RCFT画像を用いたマルチヘッド自己注意型空間ストリームと,以前に開発された自動スコアリングシステムを用いたスコアリングストリームという,2つの異なる処理ストリームを統合したマルチストリーム深層学習フレームワークを開発した。 韓国のコホートで1,740名の被験者のデータをトレーニングし,韓国の2,222名の外部病院のデータセットで検証した。 提案したマルチストリームモデルは, ベースラインモデル (AUC = 0.872, Accuracy = 0.781) よりも優れた性能を示した。 空間的およびスコアリングストリームの統合により、モデルは生画像から複雑な視覚的詳細をキャプチャし、構造化されたスコアリングデータを組み込むことで、微妙な認知障害を検出する能力を高めることができる。 この二重アプローチは予測精度を向上するだけでなく、モデルの堅牢性を向上し、多様な臨床環境で信頼性を高める。 本モデルは,MCI早期スクリーニングのための費用対効果ツールとして機能する臨床環境に実用的意味を持つ。

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