Towards artificial intelligence in mental health by improving schizophrenia prediction with multiple brain parcellation ensemble-learning
Notice bibliographique
Résumé
In the literature, there are substantial machine learning attempts to classify schizophrenia based on alterations in resting-state (RS) brain patterns using functional magnetic resonance imaging (fMRI). Most earlier studies modelled patients undergoing treatment, entailing confounding with drug effects on brain activity, and making them less applicable to real-world diagnosis at the point of first medical contact. Further, most studies with classification accuracies >80% are based on small sample datasets, which may be insufficient to capture the heterogeneity of schizophrenia, limiting generalization to unseen cases. In this study, we used RS fMRI data collected from a cohort of antipsychotic drug treatment-naive patients meeting DSM IV criteria for schizophrenia (N = 81) as well as age- and sex-matched healthy controls (N = 93). We present an ensemble model -- EMPaSchiz (read as 'Emphasis'; standing for 'Ensemble algorithm with Multiple Parcellations for Schizophrenia prediction') that stacks predictions from several 'single-source' models, each based on features of regional activity and functional connectivity, over a range of different a priori parcellation schemes. EMPaSchiz yielded a classification accuracy of 87% (vs. chance accuracy of 53%), which out-performs earlier machine learning models built for diagnosing schizophrenia using RS fMRI measures modelled on large samples (N > 100). To our knowledge, EMPaSchiz is first to be reported that has been trained and validated exclusively on data from drug-naive patients diagnosed with schizophrenia. The method relies on a single modality of MRI acquisition and can be readily scaled-up without needing to rebuild parcellation maps from incoming training images.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».