アルツハイマー病の診断と評価のためのマルチモーダルディープラーニング

私たちの目的は、マルチモーダルディープラーニングに基づいてADとMCIの早期診断と評価を行うことです。 当初、歩行障害、顔の表情識別機能障害、および言語障害は、AD および MCI の発生と発症に非常に重要です。 しかし、これらの臨床症状は非常に複雑で隠蔽性があるため、統一された結論は出されていません。 そこで、機械学習手法を適用してビデオ情報とオーディオ情報を認識することを試みます。 このようにして、ADとMCIにおける歩行、表情、言語の変化の特徴を探索し、診断マーカーとしてのそれらの診断有効性を分析し、最終的にADとMCIの診断のための新しいアイデアと実験データを提供します。 第二に、多様な医療情報を統合し、総合的に分析する必要があります。 診断における多角的な医療情報への依存度の違いを考慮し、最適な診断戦略を提案することを目指します。 さらに、ADやMCIの進行に伴う複合的な医療情報の変化を観察することで、ADの診断や予後の予測モデルの構築が期待できる。

方法は次のとおりです。

1. 多様な医療情報の収集 ベースラインの人口統計データ、主訴および病歴、末梢臓器機能の評価、臨床検査、画像検査、神経電気生理学的検査、神経認知および心理検査、歩行、表情に関する情報など、さまざまな多様な医療情報が慎重に収集されます。 、言語、生物学的サンプルなど。

2. ADおよびMCI患者の歩行、表情、言語の変化を明らかにし、その診断効果を検証します。

   歩行に関するマルチモーダルな医療情報については、OpenPose モデルを使用して人間の主要なポイントを抽出し、人間の骨格構造図を構築しました。 グラフニューラルネットワークと畳み込みニューラルネットワークに基づいて、1フレーム画像の瞬間的な動作解析を行います。 そして、Transformer モデルを活用し、マルチフレーム映像を統合して歩行シーケンス解析を行います。表情に関するマルチモーダルな医療情報については、Dlib アルゴリズムを使用して顔のキーポイントを抽出し、表情画像と時空間 Transformer を組み合わせます。モデルは表情分析に使用されます。 言語に関するマルチモーダルな医療情報の場合、音声認識とテキスト コンテンツの抽出に ASRT モデルが使用されます。 同時に、周波数領域のフーリエ変換とウェーブレット変換を適用して周波数領域の情報を抽出し、言語内容、音声のイントネーション、話速などの情報を統合して音声の特徴を分析します。 注意モデルに基づいて、ADとMCIの歩行、表情、言語の分析結果を対照群と比較することで、ADとMCIの特徴を明らかにし、疾患診断の証拠を提供します。

3. アルツハイマー病およびMCI疾患の診断におけるマルチモーダル情報へのさまざまな依存度を分析し、最適な診断戦略を確立します。教師あり学習プロセスでは、注意メカニズムに基づく方法を使用して、最終結果に対するマルチモーダル情報の影響を分析します。 。 同時に、知識マップに基づいて、患者の血液生化学指標、ゲノム情報、およびその他の知識分野がモデルに追加されます。 ベイズ確率推論と因果推論理論に基づいて、因果プログラミング法を使用して、さまざまなモードの情報と診断結果の因果分析をモデル化します。 AutoML 手法に基づいて、マルチモーダルな情報が結合および最適化され、実験結果に従って信頼性の高い最適な診断戦略が確立されます。
4. 疾患の進行に伴う複合的な医療情報の変化を探索し、アルツハイマー病の早期診断と疾患進行の予測モデルを構築します。

マルチモーダルな医療情報を制御条件として表示し、Transformer モデルを使用して時系列情報をモデル化し、条件付き拡散モデルを使用して患者の MRI 画像変化やその他の疾患進行関連情報を生成し、疾患進行の基礎を提供します。予測。 大規模マルチモーダルモデル技術に基づいて、専門医師の判断と説明を参照してモデルの出力を干渉および調整し、専門医師の判断に沿った予測を生成し、最終的に解釈可能な早期診断と予測を構築します。病気の進行予測モデル。