論文の概要: Explainable Brain Age Gap Prediction in Neurodegenerative Conditions using coVariance Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.01510v1
• Date: Thu, 02 Jan 2025 19:37:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-06 15:10:39.603230
• Title: Explainable Brain Age Gap Prediction in Neurodegenerative Conditions using coVariance Neural Networks
• Title（参考訳）: ニューラルネットを用いた神経変性状態における説明可能な脳年齢ギャップ予測
• Authors: Saurabh Sihag, Gonzalo Mateos, Alejandro Ribeiro,
• Abstract要約: 脳年齢差予測に対するブラックボックス機械学習アプローチは実用性に制限がある。 各種神経変性疾患に対する皮質厚み特徴を用いた脳年齢差の研究に,VNNに基づくアプローチを適用した。 以上の結果より,アルツハイマー病,前頭側頭型認知症,非定型パーキンソン病の脳年齢差の解剖学的特徴が明らかとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 94.06526659234756
• License:
• Abstract: Brain age is the estimate of biological age derived from neuroimaging datasets using machine learning algorithms. Increasing \textit{brain age gap} characterized by an elevated brain age relative to the chronological age can reflect increased vulnerability to neurodegeneration and cognitive decline. Hence, brain age gap is a promising biomarker for monitoring brain health. However, black-box machine learning approaches to brain age gap prediction have limited practical utility. Recent studies on coVariance neural networks (VNN) have proposed a relatively transparent deep learning pipeline for neuroimaging data analyses, which possesses two key features: (i) inherent \textit{anatomically interpretablity} of derived biomarkers; and (ii) a methodologically interpretable perspective based on \textit{linkage with eigenvectors of anatomic covariance matrix}. In this paper, we apply the VNN-based approach to study brain age gap using cortical thickness features for various prevalent neurodegenerative conditions. Our results reveal distinct anatomic patterns for brain age gap in Alzheimer's disease, frontotemporal dementia, and atypical Parkinsonian disorders. Furthermore, we demonstrate that the distinct anatomic patterns of brain age gap are linked with the differences in how VNN leverages the eigenspectrum of the anatomic covariance matrix, thus lending explainability to the reported results.
• Abstract（参考訳）: 脳年齢(Brain Age)は、機械学習アルゴリズムを用いた神経画像データセットから得られた生物学的年齢の見積もりである。 時間的年齢に対する脳年齢の上昇を特徴とする「textit{brain age gap」の増加は、神経変性と認知低下に対する脆弱性の増大を反映している。 したがって、脳の年齢差は脳の健康をモニターするための有望なバイオマーカーである。 しかし、脳年齢差予測に対するブラックボックス機械学習アプローチは実用性に限界がある。 コバリアンスニューラルネットワーク(VNN)に関する最近の研究は、ニューロイメージングデータ分析のための比較的透明なディープラーニングパイプラインを提案している。 i)派生バイオマーカーの固有の「textit{anatomically interpretablity}」及び (II)解剖学的共分散行列の固有ベクトルによる \textit{linkage に基づく方法論的に解釈可能な視点。 本稿では,VNNによる脳の年齢差の研究に,様々な神経変性疾患に対する皮質の厚み特徴を用いたアプローチを適用した。 以上の結果より,アルツハイマー病,前頭側頭型認知症,非定型パーキンソン病の脳年齢差の解剖学的特徴が明らかとなった。 さらに、脳年齢差の異なる解剖学的パターンは、VNNが解剖学的共分散行列の固有スペクトルをどのように活用するかの違いと関連していることを示し、報告された結果に説明可能性を与える。

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