A Quantitatively Interpretable Model for Alzheimer’s Disease Prediction Using Deep Counterfactuals

要約

アルツハイマー病 (AD) を予測するためのディープラーニング (DL) は、病気の進行にタイムリーな介入を提供してきましたが、DL モデルがどのように最終的な決定を下すかを説明するには、依然として注意深い解釈性が必要です。
最近、反事実推論は、洗練された視覚的な説明マップを提供できるため、医学研究においてますます注目を集めています。
しかし、このような視覚的検査のみに基づく視覚的説明地図は、定量的な特徴を通じて医学的または神経科学的妥当性を直観的に実証しない限り不十分です。
この研究では、提案したフレームワークを使用して反事実でラベル付けされた構造 MRI を合成し、それを灰白質密度マップに変換して、区画化された関心領域 (ROI) にわたる体積変化を測定します。
また、構築された ROI の有効性を高め、定量的解釈を促進し、DL 手法と同等の予測パフォーマンスを達成するために、軽量の線形分類器を考案しました。
この全体を通して、私たちのフレームワークは各ROIの「AD関連性指数」を生成し、ADの進行に関する個々の患者および患者グループ全体の脳の状態を直感的に理解できるようにします。

要約(オリジナル)

Deep learning (DL) for predicting Alzheimer’s disease (AD) has provided timely intervention in disease progression yet still demands attentive interpretability to explain how their DL models make definitive decisions. Recently, counterfactual reasoning has gained increasing attention in medical research because of its ability to provide a refined visual explanatory map. However, such visual explanatory maps based on visual inspection alone are insufficient unless we intuitively demonstrate their medical or neuroscientific validity via quantitative features. In this study, we synthesize the counterfactual-labeled structural MRIs using our proposed framework and transform it into a gray matter density map to measure its volumetric changes over the parcellated region of interest (ROI). We also devised a lightweight linear classifier to boost the effectiveness of constructed ROIs, promoted quantitative interpretation, and achieved comparable predictive performance to DL methods. Throughout this, our framework produces an “AD-relatedness index” for each ROI and offers an intuitive understanding of brain status for an individual patient and across patient groups with respect to AD progression.

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