論文の概要: Hybrid Deep Learning Approaches for Classifying Autism from Brain MRI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.13841v1
• Date: Sat, 11 Oct 2025 13:43:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-17 21:15:14.466539
• Title: Hybrid Deep Learning Approaches for Classifying Autism from Brain MRI
• Title（参考訳）: 脳MRIからの自閉症分類のためのハイブリッドディープラーニングアプローチ
• Authors: Ashley Chen,
• Abstract要約: 脳画像と機械学習を組み合わせることで、ASDに関連付けられたより客観的なパターンを特定するのに役立つかもしれない。 このプロジェクトは、ABIDE IデータセットからMRIデータを用いて、ASDと制御参加者を分類するための2つのアプローチをテストする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Autism spectrum disorder (ASD) is most often diagnosed using behavioral evaluations, which can vary between clinicians. Brain imaging, combined with machine learning, may help identify more objective patterns linked to ASD. This project used magnetic resonance imaging (MRI) data from the publicly available ABIDE I dataset (n = 1,112) to test two approaches for classifying ASD and control participants. The first was a 3D convolutional neural network (CNN) trained end-to-end. The second was a hybrid approach that used the CNN as a feature extractor and then applied a support vector machine (SVM) classifier. The baseline CNN reached moderate performance (accuracy = 0.66, AUC = 0.70), while the hybrid CNN + SVM achieved higher overall accuracy (0.76) and AUC (0.80). The hybrid model also produced more balanced results between ASD and control groups. Separating feature extraction and classification improved performance and reduced bias between diagnostic groups. These findings suggest that combining deep learning and traditional machine learning methods could enhance the reliability of MRI-based research on ASD.
• Abstract（参考訳）: 自閉症スペクトラム障害(ASD)は、行動評価を用いて診断されることが多い。 脳画像と機械学習を組み合わせることで、ASDに関連付けられたより客観的なパターンを特定するのに役立つかもしれない。 このプロジェクトでは、公開されているABIDE Iデータセット(n = 1,112)のMRIデータを用いて、ASDと制御参加者を分類するための2つのアプローチをテストする。 1つ目は、エンドツーエンドでトレーニングされた3D畳み込みニューラルネットワーク(CNN)である。 2つ目は、CNNを特徴抽出器として使用し、サポートベクトルマシン(SVM)分類器を適用したハイブリッドアプローチである。 ベースラインCNNは適度な性能(精度0.66、AUC = 0.70)、ハイブリッドCNN+SVMは全体的な精度0.76、AUC(0.80)に達した。 ハイブリッドモデルはまた、ASDとコントロールグループの間でよりバランスの取れた結果を生み出した。 特徴抽出と分類の分離により, 性能が向上し, 診断群間のバイアスが低減した。 これらの結果から,深層学習と従来の機械学習を組み合わせることで,MRIに基づくAMD研究の信頼性が向上する可能性が示唆された。

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