Structural‐MRI‐based Alzheimer's disease dementia score using 3D convolutional neural networks to achieve accurate early disease prediction
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background In recent years, many convolutional neural networks (CNN) have been proposed for the classification of Alzheimer's Disease (AD). Due to memory constraints, many of the proposed CNNs work at a 2D slice‐level or 3D patch‐level. Other subject‐level 3D CNNs which take a whole brain 3D MRI image as input require a long training time. Method Here, we propose a lightweight subject‐level 3D CNN featuring dilated convolutions which allow the receptive field to be increased efficiently through a small number of layers. To comprehensively evaluate the generalizability of our proposed network, we performed four independent tests which includes testing on images from other ADNI individuals at various stages of the dementia, images acquired from other databases/sites (AIBL), images acquired using different protocols (OASIS) and longitudinal images acquired over a short period of time (MIRIAD). Result We trained our network on the ADNI data, and we achieved a 5‐fold cross‐validated balanced accuracy of 88% in differentiating stable Dementia of the Alzheimer's type (sDAT) from stable normal controls (sNC). Our network showed 78.5% accuracy in classifying images of mild cognitive impairment (MCI) subjects acquired 2 years prior to conversion to DAT. We achieved an overall specificity of 79.5% and sensitivity 79.7% on the entire set of 7902 independent test images Conclusion In this study, we constructed a lightweight 3D CNN network that converts the subject‐level image into a single AD dementia score to represent the disease progression. For estimating the generalization ability of the network to unseen data, independent testing is essential but is often lacking in studies using CNN for DAT classification. This makes it difficult to compare the performances achieved using different architectures. The result of our study highlights the competitive performance of our network and potential promise for generalization.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».