Voksel-tabanlı morfometri analizine dayanan yenilikçi yaklaşımlı Evrişimsel Sinir Ağları ile HBB evresinde prognozun tahmin edilmesi

Yıl: 2017 Cilt: 34 Sayı: 1 Sayfa Aralığı: 52 - 69 Metin Dili: Türkçe İndeks Tarihi: 29-07-2022

Voksel-tabanlı morfometri analizine dayanan yenilikçi yaklaşımlı Evrişimsel Sinir Ağları ile HBB evresinde prognozun tahmin edilmesi

Öz:
Amaç: Günümüzde, Alzheimer hastalığının erken teşhisi için nörogörüntülemeye dayalı biyobelirteç tanımlama ve bilgisayar destekli teşhis geliştirme büyük ilgi gören çalışmalardandır. Hafif bilişsel bozukluk (HBB) tanısı almış hastaların yaklaşık yarısında Alzheimer hastalığı geliştiği kabul edilmektedir. Bu kişilerin diğer yarısı ise HBB tanısı ile normal yaşam sürelerini tamamlamaktadırlar. Bu çalışmada, kliniğe ilk başvurularında HBB tanısı almış olan hastaların yapısal manyetik rezonans (MR) görüntülerine dayanarak, ileride Alzheimer hastalığı geliştirme ihtimalini öngören, yenilikçi yaklaşımlı bir evrişimsel sinir ağları yöntemi önerilmiştir. Yöntemler: Önerilen öngörü sistemini eğitmek ve tahmin doğruluğunu ölçümlemek için, HBB tanısı almış olup Alzheimer hastalığı geliştirdiği bilinen dönüşüm hasta grubu ile HBB stabil hasta grubuna ait ilk yapısal MR görüntüleri kullanıldı. Öncelikle bu görüntülerden, istatistiksel parametrik haritalama (SPM: statistical parametric mapping) yazılımı kullanılarak gri madde doku yoğunluk haritaları oluşturuldu. Voksel-tabanlı morfometrik analiz yöntemi ile stabil hasta grubuna göre dönüşüm hasta grubunda istatistiksel olarak anlamlı miktarda gri madde dokusunda azalma gözlemlenen ilgi alanları belirlendi. Yenilikçi bir yaklaşım ile evrişimsel sinir ağları modelinin ortaklama katmanında belirlenen ilgi alanları kullanılarak, her bir hasta için bir öznitelik vektörü oluşturuldu. Elde edilen öznitelik vektörünün prognozu tahmin etmedeki başarısı makine öğrenme yöntemleri ile test edilerek sonuçlar karşılaştırıldı. Sonuçlar: Bu çalışmada, HBB evresindeki hastalarda ileride AD geliştirme ihtimalini tahmin etmeye yönelik %78.7'lik bir doğruluk oranı elde edilmiştir ve literatürdeki referans çalışmadan %4 daha fazladır. Sonuç: Bu çalışma, beynin topografik dağılımı dikkate alınarak oluşturulan evrişimsel sinir ağları modelinin, AD geliştirme ihtimali öngörüsünde başarılı olduğunu göstermiştir.
Anahtar Kelime:

Konular: Tıbbi İnformatik Bilgisayar Bilimleri, Yazılım Mühendisliği Bilgisayar Bilimleri, Yapay Zeka

A novel Convolutional Neural Network Model Based on Voxel-based Morphometry of Imaging Data in Predicting the Prognosis of Patients with Mild Cognitive Impairment

Öz:
Objective: Nowadays, it is of great interest to identify neuroimaging biomarkers for the early detection of Alzheimer's disease (AD). It is considered that approximately half of patients with a diagnosis of mild cognitive impairment (MCI) eventually develop Alzheimer's disease, and the other half remain stable. In this context, a novel convolutional neural network (CNN) based on voxel-based morphometric analysis is proposed to predict the prognosis of patients with MCI using their baseline structural magnetic resonance (MR) images. Methods: Two groups of patients were identified among 305 patients with a diagnosis of MCI, those who developed Alzheimer's disease during their follow-up (n=140), and those who remained stable in the MCI state (n=165). The baseline structural MR images of the patients were used for training and evaluating the proposed prediction model. Voxel-based morphometry generated from the baseline structural MR images was used to obtain significant volume of interests (VOIs) related with gray matter damage. Then, a convolutional neural network was trained to extract prognostic features from MR images using a set of convolutional feature detectors acquired by the training of a patch-based autoencoder. Results: This work achieved an accuracy of 78.7%, slightly superior (more than 4%) to a reference study, for predicting the risk of developing Alzheimer's disease for patients with MCI. Conclusion: The results of this study show that the use of a convolutional neural network using significant topographic regions of the brain is successful in predicting the risk of developing Alzheimer's disease for patients with MCI.
Anahtar Kelime:

Konular: Tıbbi İnformatik Bilgisayar Bilimleri, Yazılım Mühendisliği Bilgisayar Bilimleri, Yapay Zeka
Belge Türü: Makale Makale Türü: Araştırma Makalesi Erişim Türü: Erişime Açık
  • 1. Qiu C, Kivipelto M, Von Strauss E. Epidemiology of Alzheimer's disease: Occurrence, determinants, and strategies toward intervention. Dialogues Clin Neurosci. 2009;11:111-128.
  • 2. Prince M. Epidemiology of dementia. Psychiatry. 2007;6:488-490.
  • 3. Alzheimer's Association. 2014 Alzheimer's disease facts and figures. Alzheimer's Dement. 2014;10:47- 92.
  • 4. Dustin D, Hall BM, Annapragada A, Pautler RG. Neuroimaging in Alzheimer's disease: Preclinical challenges toward clinical efficacy. Transl Res. 2016 ;175:37-53..
  • 5. Koikkalainen J, Rhodius-Meester H, Tolonen A, et al. Differential diagnosis of neurodegenerative diseases using structural MRI data. Neuroimage Clin. 2016 ;11:435-449.
  • 6. Dickerson BC. Functional MRI in the early detection of dementias. Rev Neurol (Paris). 2006;162:941-944.
  • 7. Zimny A, Sasiadek M, Leszek J, Czarnecka A, Trypka E, Kiejna A. Does perfusion CT enable differentiating Alzheimer's disease from vascular dementia and mixed dementia? A preliminary report. J Neurol Sci. 2007;257:114-120.
  • 8. Chew J, Silverman DHS. FDG-PET in Early AD Diagnosis. Med Clin North Am. 2013;97:485-494.
  • 9. James JS. A review of neuroimaging biomarkers of Alzheimer ' s disease. Neurol Asia. 2013;18:239- 248.
  • 10. Schroder J, Pantel J. Neuroimaging of hippocampal atrophy in early recognition of Alzheimer's disease--a critical appraisal after two decades of research. Psychiatry Res. 2016;247:71- 78. doi:10.1016/j.pscychresns.2015.08.014.
  • 11. Forlenza O V, Radanovic M, Talib LL, et al. Cerebrospinal fluid biomarkers in Alzheimer's disease: Diagnostic accuracy and prediction of dementia. Alzheimer's Dement (Amsterdam, Netherlands). 2015;1:455-463. doi:10.1016/j.dadm.2015.09.003.
  • 12. Kantarci K. Fractional anisotropy of the fornix and hippocampal atrophy in Alzheimer's disease. Front Aging Neurosci. 2014;6(OCT). doi:10.3389/fnagi. 2014;6:316..
  • 13. Suk H Il, Lee SW, Shen D, Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative. Hierarchical feature representation and multimodal fusion with deep learning for AD/MCI diagnosis. NeuroImage. 2014; 1;101:569-582.
  • 14. Suk H Il, Shen D. Deep learning-based feature representation for AD/MCI classification. In: Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention - MICCAI. Vol 8150 LNCS. ; 2013:583-590.
  • 15. Zhang D, Shen D. Multi-modal multi-task learning for joint prediction of multiple regression and classification variables in Alzheimer's disease. Neuroimage. 2012;59:895-907.
  • 16. Zhu X, Suk H Il, Shen D. A novel matrix-similarity based loss function for joint regression and classification in AD diagnosis. Neuroimage. 2014;100:91-105.
  • 17. Schmitter D, Roche A, Maréchal B, et al. An evaluation of volume-based morphometry for prediction of mild cognitive impairment and Alzheimer's disease. NeuroImage Clin. 2014;7:7- 17.
  • 18. Cuingnet R, Gérardin E, Tessieras J, et al. Automatic classification of patients with Alzheimer's disease from structural MRI: A comparison of ten methods using the ADNI database. Neuroimage. 2010;56:766-781.
  • 19. Magnin B, Mesrob L, Kinkingnéhun S, et al. Support vector machine-based classification of Alzheimer's disease from whole-brain anatomical MRI. Neuroradiology. 2009;51:73-83.
  • 20. Klöppel S, Stonnington CM, Chu C, et al. Automatic classification of MR scans in Alzheimer's disease. Brain. 2008;131:681-689.
  • 21. Vemuri P, Gunter JL, Senjem ML, et al. Alzheimer's disease diagnosis in individual subjects using structural MR images: validation studies. Neuroimage. 2008;39:1186-1197.
  • 22. Khedher L, Ramirez J, Gorriz JM, Brahim A. Automatic classification of segmented MRI data combining Independent Component Analysis and Support Vector Machines. Stud Health Technol Inform. 2014.
  • 23. Young J, Modat M, Cardoso MJ, Mendelson A, Cash D, Ourselin S. Accurate multimodal probabilistic prediction of conversion to Alzheimer's disease in patients with mild cognitive impairment. NeuroImage Clin. 2013;2:735-745.
  • 24. Shi Y, Suk H, Gao Y, Shen D. Joint CoupledFeature Representation and Coupled Boosting for AD Diagnosis. IEEE Conf Comput Vis Pattern Recognit. 2014.
  • 25. Davatzikos C, Fan Y, Wu X, Shen D, Resnick SM. Detection of prodromal Alzheimer's disease via pattern classification of magnetic resonance imaging. Neurobiol Aging. 2008;29:514-523.
  • 26. Fan Y, Shen D, Gur RC, Gur RE, Davatzikos C. COMPARE: Classification of morphological patterns using adaptive regional elements. IEEE Trans Med Imaging. 2007;26:93-105.
  • 27. Querbes O, Aubry F, Pariente J, et al. Early diagnosis of Alzheimer's disease using cortical thickness: impact of cognitive reserve. Brain. 2009;132:2036-2047.
  • 28. Yuan L, Wang Y, Thompson PM, Narayan VA, Ye J.Multi-source feature learning for joint analysis of incomplete multiple heterogeneous neuroimaging data. Neuroimage. 2012;61:622-632.
  • 29. Colliot O, Chételat G, Chupin M, et al. Discrimination between Alzheimer disease, mild cognitive impairment, and normal aging by using automated segmentation of the hippocampus. Radiology. 2008;248:194-201.
  • 30. Chupin M, Hammers A, Liu RSN, et al. Automatic segmentation of the hippocampus and the amygdala driven by hybrid constraints: Method and validation. Neuroimage. 2009;46:749-761.
  • 31. Chupin M, Gérardin E, Cuingnet R, et al. Fully automatic hippocampus segmentation and classification in Alzheimer's disease and mild cognitive impairment applied on data from ADNI. Hippocampus. 2009;19:579-587.
  • 32. Gerardin E, Chételat G, Chupin M, et al. Multidimensional classification of hippocampal shape features discriminates Alzheimer's disease and mild cognitive impairment from normal aging. Neuroimage. 2009;47:1476-1486.
  • 33. Lao Z, Shen D, Xue Z, Karacali B, Resnick SM, Davatzikos C. Morphological classification of brains via high-dimensional shape transformations and machine learning methods. Neuroimage. 2004;21:46-57. doi:10.1016/j.neuroimage.2003.09.027.
  • 34. Fan Y, Gur RE, Gur RC, et al. Unaffected Family Members and Schizophrenia Patients Share Brain Structure Patterns: A High-Dimensional Pattern Classification Study. Biol Psychiatry. 2008;63:118- 124.
  • 35. Kabani N, MacDonald D, Holmes CJ, Evans A. A 3D atlas of the human brain. Neuroimage. 1998;7:S717.
  • 36. Davatzikos C, Da X, Toledo JB, et al. Integration and relative value of biomarkers for prediction of MCI to AD progression: Spatial patterns of brain atrophy, cognitive scores, APOE genotype and CSF biomarkers. NeuroImage Clin. 2014;4:164-173.
  • 37. Jack CR, Bernstein MA, Fox NC, et al. The Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI): MRI methods. J Magn Reson Imaging. 2008;27:685-691. doi:10.1002/jmri.21049.
  • 38. Ashburner J, Friston KJ. Voxel-based morphometry--the methods. Neuroimage. 2000;11:805-821.
  • 39. Labovitz S. Criteria for Selecting a Significance Level: A Note on the Sacredness of .05. Am Sociol. 1968;3:220-222.
  • 40. Maldjian JA, Laurienti PJ, Kraft RA, Burdette JH. An automated method for neuroanatomic and cytoarchitectonic atlas-based interrogation of fMRI data sets. Neuroimage. 2003;19:1233-1239.
  • 41. Hall M, Frank E, Holmes G, Pfahringer B, Reutemann P, Witten IH. The WEKA data mining software: an update. SIGKDD Explor Newsl. 2009;11:10-18.
  • 42. Lehmann M, Crutch SJ, Ridgway GR, et al. Cortical thickness and voxel-based morphometry in posterior cortical atrophy and typical Alzheimer's disease. Neurobiol Aging. 2011;32:1466-1476.
  • 43. Querfurth HW, LaFerla FM. Alzheimer's disease. N Engl J Med. 2010;362:329-344. doi:10.1056/NEJMra0909142.
  • 44. Villareal DT, Morris JC. The diagnosis of Alzheimer's disease. J Alzheimers Dis. 1999;1:249- 263.
  • 45. Busatto GF, Garrido GEJ, Almeida OP, et al. A voxel-based morphometry study of temporal lobe gray matter reductions in Alzheimer's disease. Neurobiol Aging. 2003;24:221-231.
  • 46. Yoon B, Shim YS, Hong YJ, Hong Y-J, et al. Comparison of diffusion tensor imaging and voxelbased morphometry to detect white matter damage in Alzheimer's disease. J Neurol Sci. 2011;302:89- 95.
  • 47. Sokolov A, Vorobyev S, Fokin V, Lupanov I, Efimtcev A, Lobzin V. Mophological and functional investigation of memory impairment in Alzheimer's Disease: Combined fMRI and voxel-based morphometry study. Alzheimer's Dement. 2014;10:55-56..
  • 48. Kanetaka H. Neuropychological correlates of brain atrophy shown on voxel-based morphometry in Alzheimer's disease. Alzheimer's Dement. 2010;6(4).
  • 49. Mann DM. The topographic distribution of brain atrophy in Alzheimer's disease. Acta Neuropathol. 1991;83:81-86.
  • 50. Korf ESC, Wahlund LO, Visser PJ, Scheltens P. Medial temporal lobe atrophy on MRI predicts dementia in patients with mild cognitive impairment. Neurology. 2004;63:94-100.
  • 51. Ferreira LK, Diniz BS, Forlenza O V., Busatto GF, Zanetti M V. Neurostructural predictors of Alzheimer's disease: A meta-analysis of VBM studies. Neurobiol Aging. 2011;32:1733-1741.
APA ER ÇİTAK F, Goularas D, ORMECİ B (2017). Voksel-tabanlı morfometri analizine dayanan yenilikçi yaklaşımlı Evrişimsel Sinir Ağları ile HBB evresinde prognozun tahmin edilmesi. , 52 - 69.
Chicago ER ÇİTAK Füsun,Goularas Dionysis,ORMECİ Burcu Voksel-tabanlı morfometri analizine dayanan yenilikçi yaklaşımlı Evrişimsel Sinir Ağları ile HBB evresinde prognozun tahmin edilmesi. (2017): 52 - 69.
MLA ER ÇİTAK Füsun,Goularas Dionysis,ORMECİ Burcu Voksel-tabanlı morfometri analizine dayanan yenilikçi yaklaşımlı Evrişimsel Sinir Ağları ile HBB evresinde prognozun tahmin edilmesi. , 2017, ss.52 - 69.
AMA ER ÇİTAK F,Goularas D,ORMECİ B Voksel-tabanlı morfometri analizine dayanan yenilikçi yaklaşımlı Evrişimsel Sinir Ağları ile HBB evresinde prognozun tahmin edilmesi. . 2017; 52 - 69.
Vancouver ER ÇİTAK F,Goularas D,ORMECİ B Voksel-tabanlı morfometri analizine dayanan yenilikçi yaklaşımlı Evrişimsel Sinir Ağları ile HBB evresinde prognozun tahmin edilmesi. . 2017; 52 - 69.
IEEE ER ÇİTAK F,Goularas D,ORMECİ B "Voksel-tabanlı morfometri analizine dayanan yenilikçi yaklaşımlı Evrişimsel Sinir Ağları ile HBB evresinde prognozun tahmin edilmesi." , ss.52 - 69, 2017.
ISNAD ER ÇİTAK, Füsun vd. "Voksel-tabanlı morfometri analizine dayanan yenilikçi yaklaşımlı Evrişimsel Sinir Ağları ile HBB evresinde prognozun tahmin edilmesi". (2017), 52-69.
APA ER ÇİTAK F, Goularas D, ORMECİ B (2017). Voksel-tabanlı morfometri analizine dayanan yenilikçi yaklaşımlı Evrişimsel Sinir Ağları ile HBB evresinde prognozun tahmin edilmesi. Journal of Neurological Sciences (Turkish), 34(1), 52 - 69.
Chicago ER ÇİTAK Füsun,Goularas Dionysis,ORMECİ Burcu Voksel-tabanlı morfometri analizine dayanan yenilikçi yaklaşımlı Evrişimsel Sinir Ağları ile HBB evresinde prognozun tahmin edilmesi. Journal of Neurological Sciences (Turkish) 34, no.1 (2017): 52 - 69.
MLA ER ÇİTAK Füsun,Goularas Dionysis,ORMECİ Burcu Voksel-tabanlı morfometri analizine dayanan yenilikçi yaklaşımlı Evrişimsel Sinir Ağları ile HBB evresinde prognozun tahmin edilmesi. Journal of Neurological Sciences (Turkish), vol.34, no.1, 2017, ss.52 - 69.
AMA ER ÇİTAK F,Goularas D,ORMECİ B Voksel-tabanlı morfometri analizine dayanan yenilikçi yaklaşımlı Evrişimsel Sinir Ağları ile HBB evresinde prognozun tahmin edilmesi. Journal of Neurological Sciences (Turkish). 2017; 34(1): 52 - 69.
Vancouver ER ÇİTAK F,Goularas D,ORMECİ B Voksel-tabanlı morfometri analizine dayanan yenilikçi yaklaşımlı Evrişimsel Sinir Ağları ile HBB evresinde prognozun tahmin edilmesi. Journal of Neurological Sciences (Turkish). 2017; 34(1): 52 - 69.
IEEE ER ÇİTAK F,Goularas D,ORMECİ B "Voksel-tabanlı morfometri analizine dayanan yenilikçi yaklaşımlı Evrişimsel Sinir Ağları ile HBB evresinde prognozun tahmin edilmesi." Journal of Neurological Sciences (Turkish), 34, ss.52 - 69, 2017.
ISNAD ER ÇİTAK, Füsun vd. "Voksel-tabanlı morfometri analizine dayanan yenilikçi yaklaşımlı Evrişimsel Sinir Ağları ile HBB evresinde prognozun tahmin edilmesi". Journal of Neurological Sciences (Turkish) 34/1 (2017), 52-69.