Multiple Sclerosis Identification by 14-Layer Convolutional Neural Network With Batch Normalization, Dropout, and Stochastic Pooling

Aim: Multiple sclerosis is a severe brain and/or spinal cord disease. It may lead to a wide range of symptoms. Hence, the early diagnosis and treatment is quite important.Method: This study proposed a 14-layer convolutional neural network, combined with three advanced techniques: batch normalization, dropout, and stochastic pooling. The output of the stochastic pooling was obtained via sampling from a multinomial distribution formed from the activations of each pooling region. In addition, we used data augmentation method to enhance the training set. In total 10 runs were implemented with the hold-out randomly set for each run.Results: The results showed that our 14-layer CNN secured a sensitivity of 98.77 ± 0.35%, a specificity of 98.76 ± 0.58%, and an accuracy of 98.77 ± 0.39%.Conclusion: Our results were compared with CNN using maximum pooling and average pooling. The comparison shows stochastic pooling gives better performance than other two pooling methods. Furthermore, we compared our proposed method with six state-of-the-art approaches, including five traditional artificial intelligence methods and one deep learning method. The comparison shows our method is superior to all other six state-of-the-art approaches

A computer-aided diagnosis of multiple sclerosis based on mfVEP recordings.

Introduction: The aim of this study is to develop a computer-aided diagnosis system to identify subjects at differing stages of development of multiple sclerosis (MS) using multifocal visual-evoked potentials (mfVEPs). Using an automatic classifier, diagnosis is performed first on the eyes and then on the subjects. Patients: MfVEP signals were obtained from patients with Radiologically Isolated Syndrome (RIS) (n = 30 eyes), patients with Clinically Isolated Syndrome (CIS) (n = 62 eyes), patients with definite MS (n = 56 eyes) and 22 control subjects (n = 44 eyes). The CIS and MS groups were divided into two subgroups: those with eyes affected by optic neuritis (ON) and those without (non-ON). Methods: For individual eye diagnosis, a feature vector was formed with information about the intensity, latency and singular values of the mfVEP signals. A flat multiclass classifier (FMC) and a hierarchical classifier (HC) were tested and both were implemented using the k-Nearest Neighbour (k-NN) algorithm. The output of the best eye classifier was used to classify the subjects. In the event of divergence, the eye with the best mfVEP recording was selected. Results: In the eye classifier, the HC performed better than the FMC (accuracy = 0.74 and extended Matthew Correlation Coefficient (MCC) = 0.68). In the subject classification, accuracy = 0.95 and MCC = 0.93, confirming that it may be a promising tool for MS diagnosis. Chirped-pulse φOTDR provides distributed strain measurement via a time-delay estimation process. We propose a lower bound for performance, after reducing sampling error and compensating phase-noise. We attempt to reach the limit, attaining unprecedented pε/√Hz sensitivities. Conclusion: In addition to amplitude (axonal loss) and latency (demyelination), it has shown that the singular values of the mfVEP signals provide discriminatory information that may be used to identify subjects with differing degrees of the disease.Secretaría de Estado de Investigación, Desarrollo e InnovaciónInstituto de Salud Carlos II

Perspective Chapter: Artificial Intelligence in Multiple Sclerosis

In recent times, the words artificial intelligence, machine learning, and deep learning have been making a lot of buzz in different domains and especially in the healthcare sector. In disease areas like multiple sclerosis (MS), these intelligent systems have great potential in aiding the detection and prediction of disease progression and disability, identification of disease subtypes, monitoring, treatment, and novel drug-target identification. The different imaging techniques used to date in multiple sclerosis, various algorithms such as convolutional neural network, Support Vector Machine, long short-term memory networks, JAYA, Random Forest, Naive Bayesian, Sustain, DeepDTnet, and DTINet used in the various domains of multiple sclerosis are explored, along with used cases. Hence it is important for healthcare professionals to have knowledge on artificial intelligence for achieving better healthcare outcomes

Análisis Sparse de tensores multidimensionales

[ES] Una de las áreas más importantes de la investigación actual en el análisis de datos multivariantes se centra en el desarrollo de técnicas eficientes para el estudio matrices de datos de altas dimensiones. En disciplinas como la genética o el procesamiento de imágenes, las bases de datos están formadas por miles de variables. Para su análisis, se requieren técnicas que las simplifiquen y que no pierdan la información clave de la muestra. El análisis de componentes principales, mediante la descomposición en valores singulares, es la técnica más implementada para la reducción de la dimensión de matrices de datos y extracción de variables características, lo que se logra a través de la extracción de nuevas variables latentes conocidas como componentes principales. Sin embargo, presenta el inconveniente de que cada componente principal es una combinación lineal de todas las variables originales y esto dificulta su interpretación. A lo largo de los años se han desarrollado distintos enfoques para paliar su principal desventaja, pero es en la última década en la que este método se ha modificado para producir componentes principales sparse; es decir, componentes que envuelvan únicamente un pequeño subconjunto de las variables originales más importantes. Todo ello ha dado lugar a la aparición del análisis de componentes principales sparse, un método de selección automática de variables características extremadamente útil en las aplicaciones modernas donde el número de variables originales es enorme. El proyecto aquí propuesto investiga y propone una nueva herramienta de análisis aplicable a un tipo especial de datos, conocidos en estadística como datos multivía o, más recientemente en minería de datos, como tensores. Hasta ahora, los estudios recogían la información en matrices bidimensionales, pero en la actualidad existen ocasiones en las que es interesante y necesario englobar dicha información en bloques de más vías, incluyéndose más cantidad de información en el estudio. Analizándose estos tensores mediante los métodos de descomposición pertinentes se obtendrían respuestas de manera más eficaz (en términos de solución, tiempo y área de aplicación) que si dichas matrices se analizasen por separado. Estos métodos, como los modelos Tucker o el método STATIS, aplicados en diversas áreas, basan su fundamento teórico en el análisis de componentes principales clásico, cuya deficiencia es bien conocida, y en la descomposición en valores singulares, que no tiene una definición única en el caso de tensores. Nuestro trabajo se enfoca en una línea de investigación que acaba de comenzar: el desarrollo de un método sparse generalizado, adaptado al análisis de datos multidimensionales. Para ello, se desarrolla una nueva formulación matemática de la descomposición en valores singulares, CenetSVD, restringida para la obtención de vectores singulares ortogonales y sparse al mismo tiempo mediante la penalización Elastic net. Dicha implementación es extendida al análisis de dos vías, proponiendo CenetPCA, análisis de componentes principales restringido, sparse y ortogonal, y CenetBiplot, métodos Biplot con componentes sparse y ortogonales. Finalmente, la formulación se generalizará a los modelos Tucker de tres vías, para producir matrices de componentes sparse y ortogonales en el conocido como CenetTucker. Las metodologías propuestas serán aplicadas en distintos campos de conocimiento, examinando así su utilidad en disciplinas tan diversas como psicología y genética. Gracias a las herramientas matemáticas, se abre así un nuevo camino en la estadística multivariante, con importantes aplicaciones prácticas en cualquier área de la actividad humana