Ранжирование статистических признаков для диагностики болезни Альцгеймера

Стаття присвячена автоматичному прогнозуванню хвороби Альцгеймера та методам вилучення та відбору найбільш значущих ознак зображень МРТ. Використовуючи алгоритм вилучення статистичних характеристик зображень МРТ за допомогою атласу анатомічних областей головного мозку, було розраховано шість статистичних ознак (середнє, середнє абсолютне відхилення, медіана, стандартне відхилення, середнє квадратичне, коефіцієнт асиметрії) для сегментованих зображень білої та сірої речовини мозку. Запропоновано новий підхід до ранжування ознак за критерієм Вілкоксона для бінарної класифікації. В результаті отриманий ранжований список ознак, пов'язаних з анатомічними областями головного мозку для кожної групи за діагнозом. Серед найбільш описових особливостей для діагностики хвороби Альцгеймера є значення середнього арифметичного в гіпокампі, середнє абсолютне відхилення в зоні поясу, середньоквадратичне в острівцевій корі.This paper deals with the automated Alzheimer’s disease diagnosis. In particular, the feature extraction and selection methods for the most significant features of magnetic resonance (MRI) images are considered. The algorithm for extracting statistical features of MRI images using the brain anatomical regions atlas was used for calculating the six statistical features (mean, mean absolute deviation, median, standard deviation, root mean square, skewness) for segmented MRI images of white and gray brain matter of 188 subjects with Alzheimer’s disease, 401 subjects with Mild Cognitive Impairment and 229 Normal Controls. The new method for feature ranking using Wilcoxon criterion for binary classification is proposed. As a result, ranked list of features linked to the anatomical regions of the brain for each group by diagnosis was obtained. Among the most descriptive feature for AD diagnosis there are mean values in hippocampus region, mean absolute deviation in cingulum, root mean square in insula. This data indicates the features that have to be used in classification to increase the effectiveness of automated Alzheimer’s disease diagnosis.Эта статья посвящена автоматическому прогнозированию болезни Альцгеймера и методам извлечения и отбора наиболее значимых признаков изображений МРТ. Используя алгоритм извлечения статистических характеристик изображений МРТ с помощью атласа анатомических областей головного мозга, были рассчитаны шесть статистических признаков (среднее, среднее абсолютное отклонение, медиана, стандартное отклонение, среднее квадратическое, коэффициент асимметрии) для сегментированных изображений белого и серого вещества мозга. Предложен новый подход к ранжирование признаков по критерию Уилкоксона для бинарной классификации. В результате был получен ранжированный список признаков, связанных с анатомическими областями головного мозга для каждой группы по диагнозу. Среди наиболее описательных особенностей для диагностики болезни Альцгеймера является значение среднего арифметического в гиппокампе, среднее абсолютное отклонение в зоне пояса, среднеквадратическое в островковой коре

DEEP-AD: The deep learning model for diagnostic classification and prognostic prediction of alzheimer's disease

In terms of context, the aim of this dissertation is to aid neuroradiologists in their clinical judgment regarding the early detection of AD by using DL. To that aim, the system design research methodology is suggested in this dissertation for achieving three goals. The first goal is to investigate the DL models that have performed well at identifying patterns associated with AD, as well as the accuracy so far attained, limitations, and gaps. A systematic review of the literature (SLR) revealed a shortage of empirical studies on the early identification of AD through DL. In this regard, thirteen empirical studies were identified and examined. We concluded that three-dimensional (3D) DL models have been generated far less often and that their performance is also inadequate to qualify them for clinical trials. The second goal is to provide the neuroradiologist with the computer-interpretable information they need to analyze neuroimaging biomarkers. Given this context, the next step in this dissertation is to find the optimum DL model to analyze neuroimaging biomarkers. It has been achieved in two steps. In the first step, eight state-of-the-art DL models have been implemented by training from scratch using end-to-end learning (E2EL) for two binary classification tasks (AD vs. CN and AD vs. stable MCI) and compared by utilizing MRI scans from the publicly accessible datasets of neuroimaging biomarkers. Comparative analysis is carried out by utilizing efficiency-effects graphs, comprehensive indicators, and ranking mechanisms. For the training of the AD vs. sMCI task, the EfficientNet-B0 model gets the highest value for the comprehensive indicator and has the fewest parameters. DenseNet264 performed better than the others in terms of evaluation matrices, but since it has the most parameters, it costs more to train. For the AD vs. CN task by DenseNet264, we achieved 100% accuracy for training and 99.56% accuracy for testing. However, the classification accuracy was still only 82.5% for the AD vs. sMCI task. In the second step, fusion of transfer learning (TL) with E2EL is applied to train the EfficientNet-B0 for the AD vs. sMCI task, which achieved 95.29% accuracy for training and 93.10% accuracy for testing. Additionally, we have also implemented EfficientNet-B0 for the multiclass AD vs. CN vs. sMCI classification task with E2EL to be used in ensemble of models and achieved 85.66% training accuracy and 87.38% testing accuracy. To evaluate the model’s robustness, neuroradiologists must validate the implemented model. As a result, the third goal of this dissertation is to create a tool that neuroradiologists may use at their convenience. To achieve this objective, this dissertation proposes a web-based application (DEEP-AD) that has been created by making an ensemble of Efficient-Net B0 and DenseNet 264 (based on the contribution of goal 2). The accuracy of a DEEP-AD prototype has undergone repeated evaluation and improvement. First, we validated 41 subjects of Spanish MRI datasets (acquired from HT Medica, Madrid, Spain), achieving an accuracy of 82.90%, which was later verified by neuroradiologists. The results of these evaluation studies showed the accomplishment of such goals and relevant directions for future research in applied DL for the early detection of AD in clinical settings.En términos de contexto, el objetivo de esta tesis es ayudar a los neurorradiólogos en su juicio clínico sobre la detección precoz de la AD mediante el uso de DL. Para ello, en esta tesis se propone la metodología de investigación de diseño de sistemas para lograr tres objetivos. El segundo objetivo es proporcionar al neurorradiólogo la información interpretable por ordenador que necesita para analizar los biomarcadores de neuroimagen. Dado este contexto, el siguiente paso en esta tesis es encontrar el modelo DL óptimo para analizar biomarcadores de neuroimagen. Esto se ha logrado en dos pasos. En el primer paso, se han implementado ocho modelos DL de última generación mediante entrenamiento desde cero utilizando aprendizaje de extremo a extremo (E2EL) para dos tareas de clasificación binarias (AD vs. CN y AD vs. MCI estable) y se han comparado utilizando escaneos MRI de los conjuntos de datos de biomarcadores de neuroimagen de acceso público. El análisis comparativo se lleva a cabo utilizando gráficos de efecto-eficacia, indicadores exhaustivos y mecanismos de clasificación. Para el entrenamiento de la tarea AD vs. sMCI, el modelo EfficientNet-B0 obtiene el valor más alto para el indicador exhaustivo y tiene el menor número de parámetros. DenseNet264 obtuvo mejores resultados que los demás en términos de matrices de evaluación, pero al ser el que tiene más parámetros, su entrenamiento es más costoso. Para la tarea AD vs. CN de DenseNet264, conseguimos una accuracy del 100% en el entrenamiento y del 99,56% en las pruebas. Sin embargo, la accuracy de la clasificación fue sólo del 82,5% para la tarea AD vs. sMCI. En el segundo paso, se aplica la fusión del aprendizaje por transferencia (TL) con E2EL para entrenar la EfficientNet-B0 para la tarea AD vs. sMCI, que alcanzó una accuracy del 95,29% en el entrenamiento y del 93,10% en las pruebas. Además, también hemos implementado EfficientNet-B0 para la tarea de clasificación multiclase AD vs. CN vs. sMCI con E2EL para su uso en conjuntos de modelos y hemos obtenido una accuracy de entrenamiento del 85,66% y una precisión de prueba del 87,38%. Para evaluar la solidez del modelo, los neurorradiólogos deben validar el modelo implementado. Como resultado, el tercer objetivo de esta disertación es crear una herramienta que los neurorradiólogos puedan utilizar a su conveniencia. Para lograr este objetivo, esta disertación propone una aplicación basada en web (DEEP-AD) que ha sido creada haciendo un ensemble de Efficient-Net B0 y DenseNet 264 (basado en la contribución del objetivo 2). La accuracy del prototipo DEEP-AD ha sido sometida a repetidas evaluaciones y mejoras. En primer lugar, validamos 41 sujetos de conjuntos de datos de MRI españoles (adquiridos de HT Medica, Madrid, España), logrando una accuracy del 82,90%, que posteriormente fue verificada por neurorradiólogos. Los resultados de estos estudios de evaluación mostraron el cumplimiento de dichos objetivos y las direcciones relevantes para futuras investigaciones en DL, aplicada en la detección precoz de la AD en entornos clínicos.Escuela de DoctoradoDoctorado en Tecnologías de la Información y las Telecomunicacione

Intelligent System For Brain Disease Diagnosis Using Rotation Invariant Features And Fuzzy Neural Network

The characteristic features of the magnetic resonant image (MRI) for Alzheimer’s patient’s brain image and normal image can be distinguished in terms of dimensional features with the help of wavelet decomposition. From the literature review, it is observed that when datasets used are a combination of the MR images having a very mild cognitive impairment and mild cognitive impairment, the performance of the classifier reduces. Because the features of this kind of MR image are difficult to distinguish from normal brain images. To solve this problem, the lossless feature extraction method along with the feature reduction method having a selection approach is suggested as a solution here. In this paper, the 12 directional, rotation invariant two-dimensional discrete-time continuous wavelet transform (R-DTCWT) and a genetic algorithm (GA) are used for feature selection and feature vector size reduction. The fuzzy neural network (FNN) which is suitable for pattern recognition is used here. The FNN with and without feature reduction is evaluated for identification of combinational dataset, shows satisfactory performance over an artificial neural network (ANN), probabilistic neural network (PNN) classifiers. This method is compared with other state of algorithm to prove the enhanced performanc