畳込みニューラルネットワークモデルと閉塞によるアルツハイマー病進行の局所的基質予測の同定【JST・京大機械翻訳】

Kwak, K.; Stanford, W. C.; Dayan, E.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202215952206274 整理番号：22P0319967

畳込みニューラルネットワークモデルと閉塞によるアルツハイマー病進行の局所的基質予測の同定【JST・京大機械翻訳】

Identifying the regional substrates predictive of Alzheimer's disease progression through a convolutional neural network model and occlusion

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発行年： 2022年01月28日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月28日
JST資料番号： O7002B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

進行性脳萎縮はアルツハイマー病(AD)の重要な神経病理学的特徴である。しかし,ADの進行に沿った萎縮パターンは拡散し,変化する。従って,AD進行の根底にある主要な地域萎縮パターンを同定することは挑戦的である。本研究では,特定の局所萎縮がAD進行を予測する程度を評価する方法を提案し,一方,他のすべての萎縮変化を一定に保持する方法を提案した。著者らはまず,安定なMCI診断を有するADに対して進行する軽度認知障害(MCI)を有する個人を区別するために,高密度畳込みニューラルネットワークモデルを訓練した。次に,モデル多重時間,各時間オクルージョン主要領域をモデル試験セット入力から再試験した。これは,海馬,紡錘状,および下側頭のgyriが,確立された病期分類モデルと一致して,AD進行の最も強い予測因子であることを明らかにした。これらの結果は,AD進行の萎縮予測の主要な地域パターンに光を当てる。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

神経系の診断 , 精神障害の診断 , 神経系の疾患

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