Comparison of convolutional neural network architectures for the prediction of Alzheimer’s disease from resting state fMRI
Creators: name: Μπάλτος, Δημήτριος Ιωάννη
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2023
Subjects: Συνελιξιακά νευρωνικά δίκτυα
Νόσος Αλτσχάιμερ
Βαθιά μάθηση
Convolutional neural networks
Alzheimer’s Disease
Deep learning

description: Alzheimer’s Disease (AD) is a neurological disorder that primarily affects the elderly population, causing deterioration of cognitive functions, with the main symptoms of AD being memory-related difficulties. The diagnosis of AD is currently performed using findings of clinical assessment and neuropsychological testing, as well as utilizing recently developed diagnostic techniques that focus on biomarkers. fMRI is a neuroimaging technique that has been used for the exploration of functional connectivity and previous research has shown fMRI analysis techniques can reveal several network characteristics correlating with AD. Several machine learning algorithms have been applied to fMRI data with the goal of correctly classifying diseased individuals and therefore aiding the diagnosis. However, the most successful models utilizing fMRI data, which are typically complex such as CNNs, require big sample sizes and the memory and computation requirements can be very expensive. In this paper, we aimed to achieve state-of-the-art performance with a small sample size by utilizing several 2D and 3D CNN architectures. We developed a total of twelve convolutional neural network (CNN) architectures, with six of them being 2D CNN and the other six being 3D CNN architectures and we evaluated their performance metrics. We utilized neuroimaging data from a total of 92 subjects (46 cognitively normal and 46 with AD), obtained from the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI). We applied a conventional preprocessing pipeline to the MRI and fMRI data, and we trained the CNNs models on image-level for the binary classification task, after first applying decomposition of the 4D fMRI data along the z and time axis and along the time axis for the creation of the 2D and 3D datasets, respectively. A voting algorithm was used for the evaluation of our CNNs on the test set, to obtain performance metrics on subject-level. We used the metrics of accuracy, precision, recall and F1 score to evaluate performance. Three models (one 2D CNN) achieved high performance metrics, with the 2D CNN having an accuracy of 90%, a precision of 100%, a recall of 80% and an F1 score of 87%, the first 3D CNN having an accuracy of 90%, a precision of 90%, a recall of 90% and a 90% F1 score, and the second 3D CNN having an accuracy of 90%, a precision of 100%, a recall of 80% and a 87% F1 score. Our results show that this economical method produces near to state-of-the-art performance metrics.
description: Η Νόσος του Αλτσχάιμερ (ΝΑ) είναι μια νευρολογική διαταραχή που επηρεάζει κυρίως τον ηλικιωμένο πληθυσμό, προκαλώντας υποβάθμιση των γνωστικών λειτουργιών, με τα κύρια συμπτώματα της ΝΑ να είναι δυσκολίες σχετιζόμενες με τη μνήμη. Η διάγνωση της ΝΑ πραγματοποιείται αυτή τη στιγμή με τη χρήση ευρημάτων κλινικής αξιολόγησης και νευροψυχολογικών δοκιμασιών, καθώς και χρησιμοποιώντας πιο πρόσφατα αναπτυγμένες διαγνωστικές τεχνικές που επικεντρώνονται σε βιοδείκτες. Το fMRI είναι μια νευροαπεικονιστική τεχνική που έχει χρησιμοποιηθεί για την διερεύνηση της λειτουργικής συνδεσιμότητας και προηγούμενες έρευνες έχουν δείξει ότι οι τεχνικές ανάλυσης του fMRI μπορούν να αποκαλύψουν αρκετά χαρακτηριστικά που συσχετίζονται με την ΝΑ. Έχουν εφαρμοστεί αρκετοί αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης σε δεδομένα fMRI με στόχο την ταξινόμηση ατόμων που πάσχουν από τη νόσο και, ως εκ τούτου, την υποστήριξη της διάγνωσης. Ωστόσο, τα πιο επιτυχημένα μοντέλα που χρησιμοποιούν δεδομένα fMRI, τα οποία συνήθως είναι πολύπλοκα, όπως τα συνελιξιακά νευρωνικά δίκτυα (CNNs), απαιτούν μεγάλο μέγεθος δειγμάτων και οι απαιτήσεις μνήμης και υπολογισμού μπορεί να είναι πολύ ακριβές. Σε αυτήν τη μελέτη, είχαμε ως στόχο να επιτύχουμε μια υψηλή επίδοση με μικρό μέγεθος δείγματος, χρησιμοποιώντας αρχιτεκτονικές 2D και 3D CNN. Αναπτύξαμε συνολικά δώδεκα αρχιτεκτονικές συνελιξιακών νευρωνικών δικτύων, εξ αυτών έξι 2D CNN και οι υπόλοιπες έξι 3D CNN και αξιολογήσαμε τις μετρικές επίδοσής τους. Χρησιμοποιήσαμε νευροαπεικονιστικά δεδομένα από συνολικά 92 υποκείμενα (46 γνωστικά φυσιολογικά και 46 με ΝΑ), που αποκτήθηκαν από το Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative (ADNI). Εφαρμόσαμε ένα συμβατικό προεπεξεργασίας δεδομένων MRI και fMRI, και εκπαιδεύσαμε τα μοντέλα των CNNs σε επίπεδο εικόνας για την κατηγοριοποίηση, αφού αρχικά εφαρμόσαμε αποσύνθεση των 4D fMRI δεδομένων κατά μήκος του άξονα z και του χρόνου, και κατά μήκος του χρόνου για τη δημιουργία των συνόλων δεδομένων 2D και 3D, αντίστοιχα. Για την αξιολόγηση των CNNs σε επίπεδο υποκειμένων (και όχι εικόνας), χρησιμοποιήσαμε έναν αλγόριθμο ψηφοφορίας. Χρησιμοποιήσαμε τις μετρικές accuracy, precision, recall και σκορ F1 για την αξιολόγηση της επίδοσης. Τρία μοντέλα (ένα 2D CNN) κατέγραψαν υψηλές μετρικές απόδοσης, με το 2D CNN να έχει accuracy 90%, precision 100%, recall 80% και σκορ F1 87%, το πρώτο 3D CNN να έχει accuracy 90%, precision 90%, recall 90% και σκορ F1 90%, και το δεύτερο 3D CNN να έχει accuracy 90%, precision 100%, recall 80% και σκορ F1 87%. Τα αποτελέσματά μας δείχνουν ότι αυτή η οικονομική μέθοδος έχει υψηλή απόδοση. Η παρούσα μελέτη δίνει σημαντική ώθηση στην χρήση των μεθόδων μηχανικής μάθησης σε συνδυασμό με τις νευροαπεικονιστικές τεχνικές για την πρόβλεψη και διάγνωση της νόσου Αλτσχάιμερ. Ενισχύει την ιδέα ότι η χρήση των CNNs σε συνδυασμό με τα δεδομένα fMRI μπορεί να παρέχει έναν αξιόπιστο και οικονομικό τρόπο για την πρόβλεψη της νόσου Αλτσχάιμερ με υψηλή ακρίβεια και αξιοπιστία. Ωστόσο, θα πρέπει να γίνουν περαιτέρω έρευνες με μεγαλύτερα και πιο ποικίλα δείγματα, προτού η μέθοδος αυτή μπορέσει να εφαρμοστεί με επιτυχία στην κλινική πράξη για την διάγνωση της νόσου Αλτσχάιμερ.