Is a PET all you need? A multi-modal study for Alzheimer’s disease using 3D CNNs

要約

アルツハイマー病（AD）は認知症の中で最も一般的な疾患であり、認知症の病因が多因子であるため診断が困難な場合が多い。深層神経回路網（DNN）を用いた神経画像ベースのコンピュータ支援診断に関する最近の研究では、構造的磁気共鳴画像（sMRI）とフルオロデオキシグルコースポジトロン放射断層撮影（FDG-PET）を融合することにより、健常対照者とADの被験者からなる調査集団において精度が向上することが示されました。しかし、この結果は、FDG-PETがsMRIよりもAD特有の病態をよく捉えているという確立された臨床知見と相反するものである。そこで我々は、マルチモーダルDNNを系統的に評価するためのフレームワークを提案し、健常者対ADの二元分類、健常者・軽度認知障害・ADの三元分類について、FDG-PETとsMRIに基づくシングルおよびマルチモーダルDNNを批判的に再評価している。我々の実験は、FDG-PETを用いたシングルモダリティネットワークは、MRIよりも性能が良く（精度0.91対0.87）、組み合わせても改善は見られないことを実証している。これは、ADバイオマーカーに関する確立された臨床知識と一致するが、マルチモダルのDNNの真の利点について疑問を投げかけるものである。我々は、マルチモーダル融合に関する今後の研究は、我々が提案する評価フレームワークに従って、個々のモダリティの貢献度を系統的に評価する必要があると主張する。最後に、健常者とADの分類を越えて、マルチモーダル画像情報の融合が臨床的なニーズに合致する認知症の鑑別診断に焦点を当てるよう、コミュニティに奨励するものである。

要約(オリジナル)

Alzheimer’s Disease (AD) is the most common form of dementia and often difficult to diagnose due to the multifactorial etiology of dementia. Recent works on neuroimaging-based computer-aided diagnosis with deep neural networks (DNNs) showed that fusing structural magnetic resonance images (sMRI) and fluorodeoxyglucose positron emission tomography (FDG-PET) leads to improved accuracy in a study population of healthy controls and subjects with AD. However, this result conflicts with the established clinical knowledge that FDG-PET better captures AD-specific pathologies than sMRI. Therefore, we propose a framework for the systematic evaluation of multi-modal DNNs and critically re-evaluate single- and multi-modal DNNs based on FDG-PET and sMRI for binary healthy vs. AD, and three-way healthy/mild cognitive impairment/AD classification. Our experiments demonstrate that a single-modality network using FDG-PET performs better than MRI (accuracy 0.91 vs 0.87) and does not show improvement when combined. This conforms with the established clinical knowledge on AD biomarkers, but raises questions about the true benefit of multi-modal DNNs. We argue that future work on multi-modal fusion should systematically assess the contribution of individual modalities following our proposed evaluation framework. Finally, we encourage the community to go beyond healthy vs. AD classification and focus on differential diagnosis of dementia, where fusing multi-modal image information conforms with a clinical need.

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