論文の概要: Leveraging Video Vision Transformer for Alzheimer's Disease Diagnosis from 3D Brain MRI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.15733v1
• Date: Mon, 27 Jan 2025 02:18:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-28 13:58:04.005829
• Title: Leveraging Video Vision Transformer for Alzheimer's Disease Diagnosis from 3D Brain MRI
• Title（参考訳）: 3次元脳MRIによるアルツハイマー病診断のためのビデオビジョン変換器の活用
• Authors: Taymaz Akan, Sait Alp, Md. Shenuarin Bhuiyan, Elizabeth A. Disbrow, Steven A. Conrad, John A. Vanchiere, Christopher G. Kevil, Mohammad A. N. Bhuiyan,
• Abstract要約: アルツハイマー病(英語: Alzheimer's disease、AD)は、世界中の何百万もの疾患に影響を及ぼす神経変性疾患である。 本稿では3次元脳MRIデータ解析にビデオビジョントランスフォーマーを利用したAD診断手法「ViTranZheimer」を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Alzheimer's disease (AD) is a neurodegenerative disorder affecting millions worldwide, necessitating early and accurate diagnosis for optimal patient management. In recent years, advancements in deep learning have shown remarkable potential in medical image analysis. Methods In this study, we present "ViTranZheimer," an AD diagnosis approach which leverages video vision transformers to analyze 3D brain MRI data. By treating the 3D MRI volumes as videos, we exploit the temporal dependencies between slices to capture intricate structural relationships. The video vision transformer's self-attention mechanisms enable the model to learn long-range dependencies and identify subtle patterns that may indicate AD progression. Our proposed deep learning framework seeks to enhance the accuracy and sensitivity of AD diagnosis, empowering clinicians with a tool for early detection and intervention. We validate the performance of the video vision transformer using the ADNI dataset and conduct comparative analyses with other relevant models. Results The proposed ViTranZheimer model is compared with two hybrid models, CNN-BiLSTM and ViT-BiLSTM. CNN-BiLSTM is the combination of a convolutional neural network (CNN) and a bidirectional long-short-term memory network (BiLSTM), while ViT-BiLSTM is the combination of a vision transformer (ViT) with BiLSTM. The accuracy levels achieved in the ViTranZheimer, CNN-BiLSTM, and ViT-BiLSTM models are 98.6%, 96.479%, and 97.465%, respectively. ViTranZheimer demonstrated the highest accuracy at 98.6%, outperforming other models in this evaluation metric, indicating its superior performance in this specific evaluation metric. Conclusion This research advances the understanding of applying deep learning techniques in neuroimaging and Alzheimer's disease research, paving the way for earlier and less invasive clinical diagnosis.
• Abstract（参考訳）: アルツハイマー病(英語: Alzheimer's disease, AD)は、世界中の何百万もの疾患に影響を及ぼし、最適な患者管理のために早期かつ正確な診断を必要とする神経変性疾患である。 近年, 深層学習の進歩は, 医用画像解析において顕著な可能性を示している。 本稿では3次元脳MRIデータの解析にビデオビジョントランスフォーマーを利用するAD診断手法「ViTranZheimer」を提案する。 3次元MRIボリュームをビデオとして扱うことで、スライス間の時間的依存関係を利用して複雑な構造的関係を捉える。 ビデオビジョン変換器の自己注意機構により、モデルは長距離依存を学習し、AD進行を示す可能性のある微妙なパターンを識別することができる。 提案するディープラーニングフレームワークは,AD診断の精度と感度を高めることを目的として,早期発見と介入のためのツールを臨床医に提供した。 ビデオビジョン変換器の性能をADNIデータセットを用いて検証し,他のモデルとの比較分析を行った。 The proposed ViTranZheimer model are compared with two hybrid model, CNN-BiLSTM and ViT-BiLSTM。 CNN-BiLSTMは畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と双方向長短メモリネットワーク(BiLSTM)の組み合わせであり、ViT-BiLSTMは視覚変換器(ViT)とBiLSTMの組み合わせである。 ViTranZheimer、CNN-BiLSTM、ViT-BiLSTMの各モデルの精度は98.6%、96.479%、97.465%である。 ViTranZheimerは98.6%の精度を示し、この評価基準では他のモデルよりも優れており、この評価基準では優れた性能を示している。 結論 この研究は、神経画像学とアルツハイマー病研究に深層学習技術を適用することの理解を深め、早期かつより侵襲的な臨床診断への道を開いた。

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