THAN: task-driven hierarchical attention network for the diagnosis of mild cognitive impairment and Alzheimer’s disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To assist doctors to diagnose mild cognitive impairment (MCI) and Alzheimer's disease (AD) early and accurately, convolutional neural networks based on structural magnetic resonance imaging (sMRI) images have been developed and shown excellent performance. However, they are still limited in their capacity in extracting discriminative features because of large sMRI image volumes yet small lesion regions and the small number of sMRI images. METHODS: We proposed a task-driven hierarchical attention network (THAN) taking advantage of the merits of patch-based and attention-based convolutional neural networks for MCI and AD diagnosis. THAN consists of an information sub-network and a hierarchical attention sub-network. In the information sub-network, an information map extractor, a patch-assistant module, and a mutual-boosting loss function are designed to generate a task-driven information map, which automatically highlights disease-related regions and their importance for final classification. In the hierarchical attention sub-network, a visual attention module and a semantic attention module are devised based on the information map to extract discriminative features for disease diagnosis. RESULTS: NC. It outperformed advanced attention-based and patch-based methods. Moreover, information maps generated by the information sub-network could highlight the potential biomarkers of MCI and AD, such as the hippocampus and ventricles. Furthermore, when the visual and semantic attention modules were combined, the performance of the four tasks was highly improved. CONCLUSIONS: The information sub-network can automatically highlight the disease-related regions. The hierarchical attention sub-network can extract discriminative visual and semantic features. Through the two sub-networks, THAN fully exploits the visual and semantic features of disease-related regions and meanwhile considers global features of sMRI images, which finally facilitate the diagnosis of MCI and AD.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».