Jun, 2024
用于解码阿尔茨海默病的可解释的多模态神经影像学 - 基因组学生成框架
An interpretable generative multimodal neuroimaging-genomics framework for decoding Alzheimer's disease
Giorgio Dolci, Federica Cruciani, Md Abdur Rahaman, Anees Abrol, Jiayu Chen...
TL;DR阿尔茨海默病（AD）是认知能力逐渐下降的最常见的痴呆形式之一。本研究采用结构和功能性 MRI 探究了疾病引起的灰质和功能网络连接变化，并引入基因 SNP 作为第三个通道。我们提出了一种基于深度学习的分类框架，使用 Cycle GAN 生成模块来填补潜在空间中的缺失数据。通过整合梯度的可解释 AI 方法，提取了输入特征的相关性，增强了对学习表示的理解。实验结果表明，我们的模型能够在 CN/AD 分类中达到 SOA，平均测试准确率为 0.926±0.02。对于 MCI 任务，使用预训练模型进行 CN/AD 预测的平均准确率为 0.711±0.01。解释性分析揭示了与 AD 相关的皮层和皮下脑区的重要灰质调节，并确定了感觉运动和视觉静息态网络连接的损伤以及与淀粉样蛋白和胆固醇形成和清除调控相关的生物过程的 SNP 突变作为性能的贡献因素。总体而言，我们的综合深度学习方法在 AD 检测和 MCI 预测方面显示出潜力，同时为重要的生物学洞察提供了新的见解。