Fugu-MT 論文翻訳(概要): Cross-modal Causal Intervention for Alzheimer's Disease Prediction

論文の概要: Cross-modal Causal Intervention for Alzheimer's Disease Prediction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.13956v2
Date: Thu, 06 Nov 2025 12:53:04 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-11-07 15:57:27.638812
Title: Cross-modal Causal Intervention for Alzheimer's Disease Prediction
Title（参考訳）: アルツハイマー病予測のためのクロスモーダル・カウサル・インターベンション
Authors: Yutao Jin, Haowen Xiao, Junyong Zhai, Yuxiao Li, Jielei Chu, Fengmao Lv, Yuxiao Li,
Abstract要約: アルツハイマー病診断のためのCross-modal Causal Intervention with Mediator (MediAD) という視覚言語因果性に着想を得たフレームワークを提案する。我々の枠組みは、統一因果介入法により、観測可能・観測不可能な共同創設者の効果を暗黙的に緩和する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 13.584994367762398
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Mild Cognitive Impairment (MCI) serves as a prodromal stage of Alzheimer's Disease (AD), where early identification and intervention can effectively slow the progression to dementia. However, diagnosing AD remains a significant challenge in neurology due to the confounders caused mainly by the selection bias of multi-modal data and the complex relationships between variables. To address these issues, we propose a novel visual-language causality-inspired framework named Cross-modal Causal Intervention with Mediator for Alzheimer's Disease Diagnosis (MediAD) for diagnostic assistance. Our MediAD employs Large Language Models (LLMs) to summarize clinical data under strict templates, therefore enriching textual inputs. The MediAD model utilizes Magnetic Resonance Imaging (MRI), clinical data, and textual data enriched by LLMs to classify participants into Cognitively Normal (CN), MCI, and AD categories. Because of the presence of confounders, such as cerebral vascular lesions and age-related biomarkers, non-causal models are likely to capture spurious input-output correlations, generating less reliable results. Our framework implicitly mitigates the effect of both observable and unobservable confounders through a unified causal intervention method. Experimental results demonstrate the outstanding performance of our method in distinguishing CN/MCI/AD cases, outperforming other methods in most evaluation metrics. The study showcases the potential of integrating causal reasoning with multi-modal learning for neurological disease diagnosis.
Abstract（参考訳）: 軽度認知障害(MCI)はアルツハイマー病(AD)の先駆的な段階であり、早期の識別と介入は認知症の進行を効果的に遅らせる。しかし、多モードデータの選択バイアスと変数間の複雑な関係が主な原因である共同創設者によって、ADの診断は神経学において重要な課題である。これらの課題に対処するために,アルツハイマー病診断のためのCross-modal Causal Intervention with Mediatorという新しい視覚言語因果性インスパイアされたフレームワークを提案する。私たちのメディADでは、厳密なテンプレートの下で臨床データを要約するためにLarge Language Models (LLMs) を採用しており、テキスト入力を豊かにしている。 MediADモデルは、MRI(MRI)、臨床データ、LLMによって強化されたテキストデータを用いて、参加者を認知正常(CN)、MCI、ADカテゴリに分類する。脳血管障害や加齢関連バイオマーカーなどの共同設立者の存在から、非因果モデルでは、素早い入出力相関を捉え、信頼性の低い結果をもたらす可能性がある。我々の枠組みは、統一因果介入法により、観測可能・観測不可能な共同創設者の効果を暗黙的に緩和する。実験の結果,CN/MCI/ADを識別する手法の優れた性能を示し,多くの評価指標において他の手法よりも優れていた。この研究は、神経疾患の診断に因果推論とマルチモーダル学習を統合する可能性を示している。

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