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J-GLOBAL ID：202002281426393383   整理番号：20A2580098

畳込みニューラルネットワークを用いたrs-fMRIデータからの糖尿病分類のパイロット研究【JST・京大機械翻訳】

A Pilot Study of Diabetes Mellitus Classification from rs-fMRI Data Using Convolutional Neural Networks

著者 (5件)： Liu Yunfei (Department of Automation, College of Electrical Engineering, Sichuan University, Chengdu, China) ,  Mo Xian (Department of Automation, College of Electrical Engineering, Sichuan University, Chengdu, China) ,  Yang Hao (Information Center, West China Hospital, Sichuan University, Chengdu, China) ,  Liu Yan (Department of Automation, College of Electrical Engineering, Sichuan University, Chengdu, China) ,  Zhang Junran (Department of Automation, College of Electrical Engineering, Sichuan University, Chengdu, China)
資料名： Mathematical Problems in Engineering (Web)  (Mathematical Problems in Engineering (Web))
巻： 2020  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7803A  ISSN： 1024-123X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 背景.慢性進行性疾患として,真性糖尿病(DM)は世界的に高い発生率を有し,それは初期段階でも寿命の認知および学習能力に影響し,中年の記憶を退化させ,おそらくアルツハイマー病のリスクを増加させる可能性がある。方法.本研究では,静止状態の機能的磁気共鳴画像法(rs-fMRI)で正常者から異常機能を有する脳を識別することにより糖尿病を分類するための畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく分類法を提案した。提案した分類モデルは,開始-v4-Residual畳込みニューラルネットワークアーキテクチャに基づいている。本ワークフローでは,オリジナルなrs-fMRIデータを最初にマッピングして,低周波変動(ALFF)画像の振幅を生成し,次にCNNモデルに供給して,DMの潜在的存在を示す分類結果を得た。結果.現実的な臨床rs-fMRIデータセット上でこの方法を検証し,達成された平均精度は5倍交差検証において[数式:原文を参照]%であった。著者らのモデルは,著者らの局所データセットを用いて,それぞれ77.50%と77.51%の感度と特異性で0.8690AUCを達成した。結論.それは,糖尿病に起因する機能的脳変化に基づく異なるカテゴリーの分類に役立つ新しい臨床予備スクリーニングツールになる可能性があり,その精度とロバスト性,ならびに効率および患者の優しさから恩恵を受ける。Copyright 2020 Yunfei Liu et al. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *畳込み ,  *糖尿病 ,  パイロット試験 ,  LF【周波数】 ,  ロバスト性 ,  Alzheimer病 ,  中年期 ,  ワークフロー
準シソーラス用語： *機能的MRI ,  特異性 ,  ニューラルネットワークアーキテクチャ ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  眼の診断  (GP02000N) ,  パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (36件)：

• N. H. Cho, J. E. Shaw, S. Karuranga et al., "IDF diabetes atlas: global estimates of diabetes prevalence for 2017 and projections for 2045," Diabetes Research & Clinical Practice, vol. 138, pp. 271-281, 2018.
• A. D. Association, "Classification and diagnosis of diabetes," Diabetes Care, vol. 40, no. Supplement 1, pp. S11-S24, 2017.
• A. A. Sima, "Encephalopathies," The Emerging Diabetic Complications, vol. 47, no. 4, pp. 279-293, 2010.
• R. Peila, L. J. Launer, "Type 2 diabetes, apoe gene, and the risk for dementia and related pathologies," The Honolulu-Asia Aging Study, vol. 51, no. 4, pp. 1256-1262, 2011.
• J. A. Luchsinger, M. Tang, Y. Stern, S. Shea, R. Mayeux, "Diabetes mellitus and risk of alzheimer’s disease and dementia with stroke in a multiethnic cohort," American Journal of Epidemiology, vol. 154, no. 7, pp. 635-641, 2001.

タイトルに関連する用語 (6件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  fMRI ,  糖尿病 ,  分類 ,  パイロット ,  研究