Fugu-MT 論文翻訳(概要): Class Balancing Diversity Multimodal Ensemble for Alzheimer's Disease Diagnosis and Early Detection

論文の概要: Class Balancing Diversity Multimodal Ensemble for Alzheimer's Disease Diagnosis and Early Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.10374v1
Date: Mon, 14 Oct 2024 10:56:43 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-10-29 22:04:40.523856
Title: Class Balancing Diversity Multimodal Ensemble for Alzheimer's Disease Diagnosis and Early Detection
Title（参考訳）: アルツハイマー病診断と早期診断のためのクラスバランシング多様性多モードアンサンブル
Authors: Arianna Francesconi, Lazzaro di Biase, Donato Cappetta, Fabio Rebecchi, Paolo Soda, Rosa Sicilia, Valerio Guarrasi,
Abstract要約: アルツハイマー病は、その流行の増加と関連する社会的コストにより、世界的な健康上の問題を引き起こす。従来の診断法と単一モダリティデータは、早期ADの同定に不足することが多い。本研究は,iMbalancEd Data(IMBALMED)におけるクラスBALancingの多様性を利用したマルチモーダルenseMbleの新たなアプローチを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1475433903117624
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Alzheimer's disease (AD) poses significant global health challenges due to its increasing prevalence and associated societal costs. Early detection and diagnosis of AD are critical for delaying progression and improving patient outcomes. Traditional diagnostic methods and single-modality data often fall short in identifying early-stage AD and distinguishing it from Mild Cognitive Impairment (MCI). This study addresses these challenges by introducing a novel approach: multImodal enseMble via class BALancing diversity for iMbalancEd Data (IMBALMED). IMBALMED integrates multimodal data from the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative database, including clinical assessments, neuroimaging phenotypes, biospecimen and subject characteristics data. It employs an ensemble of model classifiers, each trained with different class balancing techniques, to overcome class imbalance and enhance model accuracy. We evaluate IMBALMED on two diagnostic tasks (binary and ternary classification) and four binary early detection tasks (at 12, 24, 36, and 48 months), comparing its performance with state-of-the-art algorithms and an unbalanced dataset method. IMBALMED demonstrates superior diagnostic accuracy and predictive performance in both binary and ternary classification tasks, significantly improving early detection of MCI at 48-month time point. The method shows improved classification performance and robustness, offering a promising solution for early detection and management of AD.
Abstract（参考訳）: アルツハイマー病(AD: Alzheimer's disease)は、その流行の増加と関連する社会的コストにより、世界的な健康上の問題を引き起こす。 ADの早期発見と診断は、進行を遅らせ、患者の結果を改善するために重要である。従来の診断法と単一モダリティデータは、早期ADを識別し、軽度認知障害(MCI)と区別するのに不足することが多い。本研究は,iMbalancEd Data (IMBALMED) のクラス・バランシング・ダイバーシティによるマルチモーダル・センス・マーブル (multImodal enseMble) という新しいアプローチを導入することで,これらの課題に対処する。 IMBALMEDは、アルツハイマー病の神経画像イニシアチブデータベースからのマルチモーダルデータを統合する。モデルの分類器のアンサンブルを使用し、それぞれ異なるクラスのバランス技術で訓練され、クラスの不均衡を克服し、モデルの精度を高める。 IMBALMEDを2つの診断タスク(バイナリ分類と3次分類)と4つの早期検出タスク(12,24,36,48ヶ月)で評価し,その性能を最先端のアルゴリズムとアンバランスなデータセット手法と比較した。 IMBALMEDは2次および3次分類タスクにおいて診断精度と予測性能が優れており、48ヶ月の時点においてMCIの早期検出を著しく改善する。本手法は分類性能とロバスト性を向上し,ADの早期検出と管理に有望なソリューションを提供する。

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