論文の概要: A comprehensive interpretable machine learning framework for Mild Cognitive Impairment and Alzheimer's disease diagnosis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.09376v1
- Date: Thu, 12 Dec 2024 15:45:21 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-13 13:31:40.144286
- Title: A comprehensive interpretable machine learning framework for Mild Cognitive Impairment and Alzheimer's disease diagnosis
- Title(参考訳): 軽度認知障害とアルツハイマー病診断のための包括的解釈型機械学習フレームワーク
- Authors: Maria Eleftheria Vlontzou, Maria Athanasiou, Kalliopi Dalakleidi, Ioanna Skampardoni, Christos Davatzikos, Konstantina Nikita,
- Abstract要約: ミルド認知障害(MCI)とアルツハイマー病(AD)の診断を促進するための解釈可能な機械学習フレームワークが導入された。
使用するデータセットは、脳MRIからの体積測定と、健康な人やMCI/AD患者の遺伝データを含む。
最高のパフォーマンスモデルは87.5%の精度と90.8%のF1スコアを得た。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.7475427099937355
- License:
- Abstract: An interpretable machine learning (ML) framework is introduced to enhance the diagnosis of Mild Cognitive Impairment (MCI) and Alzheimer's disease (AD) by ensuring robustness of the ML models' interpretations. The dataset used comprises volumetric measurements from brain MRI and genetic data from healthy individuals and patients with MCI/AD, obtained through the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative. The existing class imbalance is addressed by an ensemble learning approach, while various attribution-based and counterfactual-based interpretability methods are leveraged towards producing diverse explanations related to the pathophysiology of MCI/AD. A unification method combining SHAP with counterfactual explanations assesses the interpretability techniques' robustness. The best performing model yielded 87.5% balanced accuracy and 90.8% F1-score. The attribution-based interpretability methods highlighted significant volumetric and genetic features related to MCI/AD risk. The unification method provided useful insights regarding those features' necessity and sufficiency, further showcasing their significance in MCI/AD diagnosis.
- Abstract(参考訳): MLモデルの解釈の堅牢性を確保することにより、ミルド認知障害(MCI)とアルツハイマー病(AD)の診断を強化するための解釈可能な機械学習フレームワークが導入された。
このデータセットは、アルツハイマー病の神経画像イニシアチブによって得られた、健康な人やMCI/AD患者の脳MRIと遺伝データからの体積測定を含む。
既存のクラス不均衡はアンサンブル学習アプローチによって対処され、MCI/ADの病態に関する多様な説明を生み出すために、様々な属性ベースおよび反事実ベースの解釈可能性手法が活用される。
SHAPと対実的説明を組み合わせた統一手法は、解釈可能性技術の堅牢性を評価する。
最高のパフォーマンスモデルは87.5%の精度と90.8%のF1スコアを得た。
帰属に基づく解釈可能性法は、MCI/ADリスクに関連する有意な容積的および遺伝的特徴を強調した。
統合法はこれらの特徴の必要性と充足性に関する有用な洞察を与え,さらにMCI/AD診断における意義を示した。
関連論文リスト
- Reasoning-Enhanced Healthcare Predictions with Knowledge Graph Community Retrieval [61.70489848327436]
KAREは、知識グラフ(KG)コミュニティレベルの検索と大規模言語モデル(LLM)推論を統合する新しいフレームワークである。
MIMIC-IIIでは最大10.8~15.0%、MIMIC-IVでは12.6~12.7%である。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-06T18:46:28Z) - Addressing the Gaps in Early Dementia Detection: A Path Towards Enhanced Diagnostic Models through Machine Learning [0.0]
この急激な世界的な高齢化傾向は、アルツハイマー病を含む認知症患者の増加につながっている。
認知テスト、ニューロイメージング、バイオマーカー分析といった従来の診断技術は、感度、アクセシビリティ、コストに重大な制限に直面している。
本研究は、早期認知症検出を促進するための変革的アプローチとして、機械学習(ML)の可能性を探るものである。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-05T00:52:59Z) - An interpretable generative multimodal neuroimaging-genomics framework for decoding Alzheimer's disease [13.213387075528017]
アルツハイマー病(英語: Alzheimer's disease, AD)は、認知機能障害(Mild Cognitive Impairment, MCI)として知られる前ドロマステージを含む認知症である。
この研究の目的は、マルチモーダルMRIデータと単一核化物多型に依存する脳構造と機能の構造的・機能的調節を捉えることである。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-19T07:31:47Z) - HiMAL: A Multimodal Hierarchical Multi-task Auxiliary Learning framework for predicting and explaining Alzheimer disease progression [0.0]
HiMAL (Hierarchical, Multi-task Auxiliary Learning) フレームワークを開発した。
軽度認知障害からアルツハイマー病への移行の経時的リスクを推定する補助的タスクとして認知複合機能を予測する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-04T05:30:03Z) - XAI for In-hospital Mortality Prediction via Multimodal ICU Data [57.73357047856416]
マルチモーダルICUデータを用いて病院内死亡率を予測するための,効率的で説明可能なAIソリューションを提案する。
我々は,臨床データから異種入力を受信し,意思決定を行うマルチモーダル・ラーニングを我々のフレームワークに導入する。
我々の枠組みは、医療研究において重要な要素の発見を容易にする他の臨床課題に容易に移行することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-29T14:28:04Z) - Improving Multiple Sclerosis Lesion Segmentation Across Clinical Sites:
A Federated Learning Approach with Noise-Resilient Training [75.40980802817349]
深層学習モデルは、自動的にMS病変を分節する約束を示しているが、正確な注釈付きデータの不足は、この分野の進歩を妨げている。
我々は,MS病変の不均衡分布とファジィ境界を考慮したDecoupled Hard Label Correction(DHLC)戦略を導入する。
また,集約型中央モデルを利用したCELC(Centrally Enhanced Label Correction)戦略も導入した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-31T00:36:10Z) - Tensor-Based Multi-Modality Feature Selection and Regression for
Alzheimer's Disease Diagnosis [25.958167380664083]
アルツハイマー病(AD)と軽度認知障害(MCI)の診断・バイオマーカー同定のための新しいテンソルベース多モード特徴選択と回帰法を提案する。
3つの画像モダリティを用いたADNIデータ解析における本手法の実用的利点について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-23T02:17:27Z) - Detecting Shortcut Learning for Fair Medical AI using Shortcut Testing [62.9062883851246]
機械学習は医療の改善に大いに貢献するが、その利用が健康格差を広めたり増幅したりしないことを確実にすることは重要である。
アルゴリズムの不公平性の潜在的な要因の1つ、ショートカット学習は、トレーニングデータにおける不適切な相関に基づいてMLモデルが予測した時に発生する。
マルチタスク学習を用いて,臨床MLシステムの公平性評価の一環として,ショートカット学習の評価と緩和を行う手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-21T09:35:38Z) - Multimodal Attention-based Deep Learning for Alzheimer's Disease
Diagnosis [9.135911493822261]
アルツハイマー病(英語: Alzheimer's Disease、AD)は、最も複雑な病原体を持つ神経変性疾患である。
われわれは,ADの有無を正確に検出するためのマルチモーダルアルツハイマー病診断フレームワーク(MADDi)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-17T15:10:00Z) - Neuro-symbolic Neurodegenerative Disease Modeling as Probabilistic
Programmed Deep Kernels [93.58854458951431]
本稿では、神経変性疾患のパーソナライズされた予測モデリングのための、確率的プログラムによる深層カーネル学習手法を提案する。
我々の分析は、ニューラルネットワークとシンボリック機械学習のアプローチのスペクトルを考慮する。
我々は、アルツハイマー病の予測問題について評価を行い、深層学習を超越した結果を得た。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-16T15:16:03Z) - A Graph Gaussian Embedding Method for Predicting Alzheimer's Disease
Progression with MEG Brain Networks [59.15734147867412]
アルツハイマー病(AD)に関連する機能的脳ネットワークの微妙な変化を特徴付けることは、疾患進行の早期診断と予測に重要である。
我々は、多重グラフガウス埋め込みモデル(MG2G)と呼ばれる新しいディープラーニング手法を開発した。
我々はMG2Gを用いて、MEG脳ネットワークの内在性潜在性次元を検出し、軽度認知障害(MCI)患者のADへの進行を予測し、MCIに関連するネットワーク変化を伴う脳領域を同定した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-08T02:29:24Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。