Sex differences in brain MRI using deep learning toward fairer healthcare outcomes
Notice bibliographique
Résumé
This study leverages deep learning to analyze sex differences in brain MRI data, aiming to further advance fairness in medical imaging. We employed 3D T1-weighted Magnetic Resonance images from four diverse datasets: Calgary-Campinas-359, OASIS-3, Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative, and Cambridge Center for Aging and Neuroscience, ensuring a balanced representation of sexes and a broad demographic scope. Our methodology focused on minimal preprocessing to preserve the integrity of brain structures, utilizing a Convolutional Neural Network model for sex classification. The model achieved an accuracy of 87% on the test set without employing total intracranial volume (TIV) adjustment techniques. We observed that while the model exhibited biases at extreme brain sizes, it performed with less bias when the TIV distributions overlapped more. Saliency maps were used to identify brain regions significant in sex differentiation, revealing that certain supratentorial and infratentorial regions were important for predictions. Furthermore, our interdisciplinary team, comprising machine learning specialists and a radiologist, ensured diverse perspectives in validating the results. The detailed investigation of sex differences in brain MRI in this study, highlighted by the sex differences map, offers valuable insights into sex-specific aspects of medical imaging and could aid in developing sex-based bias mitigation strategies, contributing to the future development of fair AI algorithms. Awareness of the brain's differences between sexes enables more equitable AI predictions, promoting fairness in healthcare outcomes. Our code and saliency maps are available at https://github.com/mahsadibaji/sex-differences-brain-dl.
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 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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».