Toward more accurate and generalizable brain deformation estimators for traumatic brain injury detection with unsupervised domain adaptation

要約

機械学習頭部モデル (MLHM) は、外傷性脳損傷 (TBI) の早期発見のために脳の変形を推定するために開発されています。
しかし、シミュレートされた衝撃に対する過剰適合と、さまざまな頭部衝撃データセットの分布シフトによって引き起こされる一般化可能性の欠如が、現在の MLHM の広範な臨床応用を妨げています。
我々は、脳全体の最大主ひずみ（MPS）とMPS率（MPSR）を予測するために、教師なしドメイン適応をディープニューラルネットワークと統合する脳変形推定器を提案します。
12,780 件の頭部衝撃をシミュレートし、ドメイン正則化コンポーネント分析 (DRCA) とサイクル GAN ベースの手法を使用して、カレッジ フットボール (CF) の 302 件の衝撃と総合格闘技 (MMA) の 457 件の衝撃からのフィールド上の頭部衝撃に対して教師なしドメイン適応を実行しました。
新しいモデルは MPS/MPSR 推定精度を向上させ、DRCA 手法は予測精度において他のドメイン適応手法を大幅に上回りました (p<0.001): MPS RMSE: 0.027 (CF) および 0.037 (MMA)。 MPSR RMSE: 7.159 (CF) および 13.022 (MMA)。 195 件の大学フットボールの影響と 260 件のボクシングの影響を含む別の 2 つのホールドアウト テスト セットでは、DRCA モデルは MPS および MPSR の推定精度においてドメイン適応なしのベースライン モデルを大幅に上回りました (p<0.001)。 DRCA ドメインの適応により、MPS/MPSR 推定誤差が外傷性脳損傷閾値を大幅に下回るまで減少し、将来の臨床応用で外傷性脳損傷を検出するための正確な脳変形推定が可能になります。

要約(オリジナル)

Machine learning head models (MLHMs) are developed to estimate brain deformation for early detection of traumatic brain injury (TBI). However, the overfitting to simulated impacts and the lack of generalizability caused by distributional shift of different head impact datasets hinders the broad clinical applications of current MLHMs. We propose brain deformation estimators that integrates unsupervised domain adaptation with a deep neural network to predict whole-brain maximum principal strain (MPS) and MPS rate (MPSR). With 12,780 simulated head impacts, we performed unsupervised domain adaptation on on-field head impacts from 302 college football (CF) impacts and 457 mixed martial arts (MMA) impacts using domain regularized component analysis (DRCA) and cycle-GAN-based methods. The new model improved the MPS/MPSR estimation accuracy, with the DRCA method significantly outperforming other domain adaptation methods in prediction accuracy (p<0.001): MPS RMSE: 0.027 (CF) and 0.037 (MMA); MPSR RMSE: 7.159 (CF) and 13.022 (MMA). On another two hold-out test sets with 195 college football impacts and 260 boxing impacts, the DRCA model significantly outperformed the baseline model without domain adaptation in MPS and MPSR estimation accuracy (p<0.001). The DRCA domain adaptation reduces the MPS/MPSR estimation error to be well below TBI thresholds, enabling accurate brain deformation estimation to detect TBI in future clinical applications.

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