Autoencoder Based Normative Model for Structural Magnetic Resonance Imaging Analysis

Abstract

Deep learning has been shown to outperform other machine learning methods in various domains such as image, text, and speech processing. Recently much effort has gone into developing deep learning methods for medical image analysis and imaging genetics.The success of supervised deep learning is often attributed to the availability of large labeled datasets, which are often not available for medical image analysis. When the goal is to classify images according to rare diseases or study rare genetic variants in the field of imaging genetics, the amount of labeled data is often too small to benefit from deep learning. In this work, a large heterogeneous dataset of T1-weighted structural magnetic resonance images (MRIs) was collected from multiple publicly-available sources. A semi-supervised deep autoencoder was developed as a normative model and to extract features MRIs that can be used to classify individuals according to various phenotypes and genotypes with limited number samples. Brain measures were estimated from MRIs using FreeSurfer and used to train the autoencoder that predicts sex and age of subjects in addition to classifying subjects based on various conditions such as psychiatric disorders, genetic variants, migraine, and pain-related symptoms.

Sýnt hefur verið fram á að djúpur lærdómur gefur betri niðurstöður en aðrar vélanámsaðferðir á ýmsum sviðum, m.a við mynd-, texta-, og talmáls greiningu. Nýlega hefur mikil vinna verið lögð í að þróa aðferðir byggðar á djúpum lærdómi fyrir læknisfræðilega myndgreiningu og myndgreiningu í erfðaransóknum. Þessi árangur sem leiðbeindur djúpur lærdómur hefur notið er oft rakinn til mikils framboðs af merktum gagnasettum, sem oft eru ekki til staðar þegar kemur að læknisfræðilegri myndgreiningu. Þegar markmiðið er að flokka myndir útfrá sjaldgjæfum sjúkdómum eða að skoða sjaldgjæfa erfðabreytileika þá er oft ekki til nóg af merktum gögnum til að njóta góðs af djúpum lærdómi. Í þessu verki var ýmsum opinberlega aðgengilegum gagnasettum af T1-vigtuðum segulómsmyndum safnað. Hálfstýrður djúpur sjálfkóðari var þróaður sem stöðlunarmódel og til að leiða út eiginleika sem hægt er að nota til að flokka einstaklinga útfrá arfgerð eða svipgerð með takmörkuðum sýnafjölda. Mál af heilasvæðum voru nálguð með FreeSurfer og notuð til að þjálfa sjálfkóðarann sem spáir fyrir um aldur og kyn einstaklinga ásamt því að flokka einstaklinga útfrá geðröskunum, erfðabreytileikum, mígreni og verkjatengdum einkennum.