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/2412.09376v2
• Date: Tue, 11 Mar 2025 14:40:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-12 18:30:33.053381
• 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: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• 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。

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