DEEP-ADThe deep learning model for diagnostic classification and prognostic prediction of alzheimer's disease

Zusammenfassung

En términos de contexto, el objetivo de esta tesis es ayudar a los neurorradiólogos en su juicio clínico sobre la detección precoz de la AD mediante el uso de DL. Para ello, en esta tesis se propone la metodología de investigación de diseño de sistemas para lograr tres objetivos. El segundo objetivo es proporcionar al neurorradiólogo la información interpretable por ordenador que necesita para analizar los biomarcadores de neuroimagen. Dado este contexto, el siguiente paso en esta tesis es encontrar el modelo DL óptimo para analizar biomarcadores de neuroimagen. Esto se ha logrado en dos pasos. En el primer paso, se han implementado ocho modelos DL de última generación mediante entrenamiento desde cero utilizando aprendizaje de extremo a extremo (E2EL) para dos tareas de clasificación binarias (AD vs. CN y AD vs. MCI estable) y se han comparado utilizando escaneos MRI de los conjuntos de datos de biomarcadores de neuroimagen de acceso público. El análisis comparativo se lleva a cabo utilizando gráficos de efecto-eficacia, indicadores exhaustivos y mecanismos de clasificación. Para el entrenamiento de la tarea AD vs. sMCI, el modelo EfficientNet-B0 obtiene el valor más alto para el indicador exhaustivo y tiene el menor número de parámetros. DenseNet264 obtuvo mejores resultados que los demás en términos de matrices de evaluación, pero al ser el que tiene más parámetros, su entrenamiento es más costoso. Para la tarea AD vs. CN de DenseNet264, conseguimos una accuracy del 100% en el entrenamiento y del 99,56% en las pruebas. Sin embargo, la accuracy de la clasificación fue sólo del 82,5% para la tarea AD vs. sMCI. En el segundo paso, se aplica la fusión del aprendizaje por transferencia (TL) con E2EL para entrenar la EfficientNet-B0 para la tarea AD vs. sMCI, que alcanzó una accuracy del 95,29% en el entrenamiento y del 93,10% en las pruebas. Además, también hemos implementado EfficientNet-B0 para la tarea de clasificación multiclase AD vs. CN vs. sMCI con E2EL para su uso en conjuntos de modelos y hemos obtenido una accuracy de entrenamiento del 85,66% y una precisión de prueba del 87,38%. Para evaluar la solidez del modelo, los neurorradiólogos deben validar el modelo implementado. Como resultado, el tercer objetivo de esta disertación es crear una herramienta que los neurorradiólogos puedan utilizar a su conveniencia. Para lograr este objetivo, esta disertación propone una aplicación basada en web (DEEP-AD) que ha sido creada haciendo un ensemble de Efficient-Net B0 y DenseNet 264 (basado en la contribución del objetivo 2). La accuracy del prototipo DEEP-AD ha sido sometida a repetidas evaluaciones y mejoras. En primer lugar, validamos 41 sujetos de conjuntos de datos de MRI españoles (adquiridos de HT Medica, Madrid, España), logrando una accuracy del 82,90%, que posteriormente fue verificada por neurorradiólogos. Los resultados de estos estudios de evaluación mostraron el cumplimiento de dichos objetivos y las direcciones relevantes para futuras investigaciones en DL, aplicada en la detección precoz de la AD en entornos clínicos.