I denna artikel, författarna syftar till att maximalt utnyttja multimodalitet neuroimaging och genetiska data för att identifiera Alzheimers sjukdom (AD) och dess prodromal status, Mild Cognitive Impairment (MCI), från normala åldrande individer. Multimodalitet neuroimaging data såsom MRI och PET ger värdefulla insikter i hjärnan avvikelser, medan genetiska data såsom singelnukleotid polymorfism (SNP) ger information om en patients AD riskfaktorer. När dessa data används tillsammans, exaktheten av AD diagnos kan förbättras. Dessa data är dock heterogena (t.ex. med olika datafördelningar) och har olika antal prover (t.ex. med mycket färre PET-prover än antalet MRI eller SNP). Det är därför svårt att lära sig en effektiv modell med hjälp av dessa data. I detta syfte presenterar vi en ny trestegs djupinlärning och fusionsram, där djupa neurala nätverk tränas stegmässigt. Varje steg i nätverket lär sig innehålla representationer för olika kombinationer av metoder, genom effektiv utbildning med hjälp av maximalt antal tillgängliga prover. Särskilt i det första steget lär vi oss latenta representationer (dvs. högnivåfunktioner) för varje modalitet oberoende, så att heterogeniteten mellan modaliteterna delvis kan åtgärdas, och högnivåfunktioner från olika modaliteter kan kombineras i nästa steg. I det andra steget lär vi oss gemensamma latenta funktioner för varje par modalitetskombination genom att använda de högnivåfunktioner som man lärt sig från det första steget. I det tredje steget lär vi oss de diagnostiska etiketterna genom att blanda de inlärda gemensamma latenta dragen från det andra steget. För att ytterligare öka antalet prover under utbildningen använder vi även data vid flera skanningstidpunkter för varje utbildningsämne i datasetet. Vi utvärderar den föreslagna ramen med hjälp av Alzheimers sjukdom neuroimaging initiative (ADNI) dataset för AD diagnos, och de experimentella resultaten visar att den föreslagna ramen överträffar andra state-of-the-art metoder.
Till exempel Zhou et al. REF presenterade ett ramverk för djupinlärning i tre steg för att upptäcka sjukdomsstatus genom sammansmältning av MRT-, PET- och Singlenukleotid-data (SNP-data).
Effective feature learning and fusion of multimodality data using stage‐wise deep neural network for dementia diagnosis
{'venue': None, 'journal': 'Human Brain Mapping', 'mag_field_of_study': ['Psychology', 'Medicine']}