論文の概要: Pfungst and Clever Hans: Identifying the unintended cues in a widely used Alzheimer's disease MRI dataset using explainable deep learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.15831v2
• Date: Tue, 25 Mar 2025 14:41:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 16:50:42.301676
• Title: Pfungst and Clever Hans: Identifying the unintended cues in a widely used Alzheimer's disease MRI dataset using explainable deep learning
• Title（参考訳）: Pfungst and Clever Hans:説明可能なディープラーニングを用いた広く使われているアルツハイマー病MRIデータセットにおける意図しない手がかりの同定
• Authors: Christian Tinauer, Maximilian Sackl, Rudolf Stollberger, Stefan Ropele, Christian Langkammer,
• Abstract要約: ディープニューラルネットワークはアルツハイマー病(AD)の分類において高い精度を示している 本研究の目的は、ブラックボックスの性質を啓蒙し、T1重み付き(T1w)白質テクスチャの個々の寄与を明らかにすることである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.1398098625978622
• License:
• Abstract: Backgrounds. Deep neural networks have demonstrated high accuracy in classifying Alzheimer's disease (AD). This study aims to enlighten the underlying black-box nature and reveal individual contributions of T1-weighted (T1w) gray-white matter texture, volumetric information and preprocessing on classification performance. Methods. We utilized T1w MRI data from the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative to distinguish matched AD patients (990 MRIs) from healthy controls (990 MRIs). Preprocessing included skull stripping and binarization at varying thresholds to systematically eliminate texture information. A deep neural network was trained on these configurations, and the model performance was compared using McNemar tests with discrete Bonferroni-Holm correction. Layer-wise Relevance Propagation (LRP) and structural similarity metrics between heatmaps were applied to analyze learned features. Results. Classification performance metrics (accuracy, sensitivity, and specificity) were comparable across all configurations, indicating a negligible influence of T1w gray- and white signal texture. Models trained on binarized images demonstrated similar feature performance and relevance distributions, with volumetric features such as atrophy and skull-stripping features emerging as primary contributors. Conclusions. We revealed a previously undiscovered Clever Hans effect in a widely used AD MRI dataset. Deep neural networks classification predominantly rely on volumetric features, while eliminating gray-white matter T1w texture did not decrease the performance. This study clearly demonstrates an overestimation of the importance of gray-white matter contrasts, at least for widely used structural T1w images, and highlights potential misinterpretation of performance metrics.
• Abstract（参考訳）: 背景。 ディープニューラルネットワークはアルツハイマー病(AD)の分類において高い精度を示している。 本研究の目的は、ブラックボックスの基礎となる性質を啓蒙し、T1重み付き(T1w)白質テクスチャ、容積情報および前処理による分類性能の個人的貢献を明らかにすることである。 メソッド。 我々はアルツハイマー病脳画像イニシアチブのT1w MRIデータを用いて、一致したAD患者(990MRI)と健常者(990MRI)の鑑別を行った。 前処理には、テクスチャ情報を体系的に除去するために、様々な閾値で頭蓋骨の剥ぎ取りとバイナライゼーションが含まれていた。 これらの構成に基づいて深層ニューラルネットワークをトレーニングし、McNemarテストとBonferroni-Holmの離散補正を用いてモデル性能を比較した。 レイヤワイド・レバレンス・プロパゲーション(LRP)とヒートマップ間の構造的類似度を,学習した特徴の分析に応用した。 結果。 分類性能指標(精度、感度、特異性)は、すべての構成で同等であり、T1wグレーと白信号テクスチャの無視できる影響を示している。 バイナライズされた画像で訓練されたモデルでは、類似した特徴性能と関連性分布が示され、萎縮や頭蓋切断といった容積的特徴が主要因として出現した。 結論。 我々は、広く使われているAD MRIデータセットにおいて、未発見のClever Hans効果を明らかにした。 深層ニューラルネットワークの分類は体積特性に大きく依存するが, 灰白質T1wテクスチャを除去しても性能は低下しなかった。 この研究は、少なくとも広く使われている構造的T1w画像において、白黒物質コントラストの重要性を過大評価し、性能指標の潜在的な誤解釈を強調している。

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