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计算机科学 > 机器学习

arXiv:2507.08839 (cs)
[提交于 2025年7月7日 ]

标题: 基于可迁移性感知变压器的领域自适应诊断路易体疾病

标题: Domain-Adaptive Diagnosis of Lewy Body Disease with Transferability Aware Transformer

Authors:Xiaowei Yu, Jing Zhang, Tong Chen, Yan Zhuang, Minheng Chen, Chao Cao, Yanjun Lyu, Lu Zhang, Li Su, Tianming Liu, Dajiang Zhu
摘要: 路易体疾病(LBD)是一种常见但研究不足的痴呆形式,对公共卫生造成重大负担。 它与阿尔茨海默病(AD)具有临床相似性,因为两者都通过正常认知、轻度认知障碍和痴呆阶段进展。 LBD诊断的主要障碍是数据稀缺,这限制了深度学习的有效性。 相比之下,AD数据集更为丰富,提供了知识迁移的潜力。 然而,LBD和AD数据通常来自不同的地点,使用不同的机器和协议,导致领域转移显著。 为了有效利用AD数据并减轻领域转移,我们提出了一种可转移性感知变压器(TAT),该模型从AD中迁移知识以增强LBD诊断。 我们的方法利用从结构MRI中得出的结构连接(SC)作为训练数据。 基于注意力机制,TAT自适应地为可转移的疾病特征分配更大的权重,同时抑制领域特定的特征,从而减少领域转移并提高有限LBD数据的诊断准确性。 实验结果证明了TAT的有效性。 据我们所知,这是首次在数据稀缺和领域转移条件下探索从AD到LBD的领域自适应的研究,为罕见疾病的领域自适应诊断提供了一个有前景的框架。
摘要: Lewy Body Disease (LBD) is a common yet understudied form of dementia that imposes a significant burden on public health. It shares clinical similarities with Alzheimer's disease (AD), as both progress through stages of normal cognition, mild cognitive impairment, and dementia. A major obstacle in LBD diagnosis is data scarcity, which limits the effectiveness of deep learning. In contrast, AD datasets are more abundant, offering potential for knowledge transfer. However, LBD and AD data are typically collected from different sites using different machines and protocols, resulting in a distinct domain shift. To effectively leverage AD data while mitigating domain shift, we propose a Transferability Aware Transformer (TAT) that adapts knowledge from AD to enhance LBD diagnosis. Our method utilizes structural connectivity (SC) derived from structural MRI as training data. Built on the attention mechanism, TAT adaptively assigns greater weights to disease-transferable features while suppressing domain-specific ones, thereby reducing domain shift and improving diagnostic accuracy with limited LBD data. The experimental results demonstrate the effectiveness of TAT. To the best of our knowledge, this is the first study to explore domain adaptation from AD to LBD under conditions of data scarcity and domain shift, providing a promising framework for domain-adaptive diagnosis of rare diseases.
评论: MICCAI 2025
主题: 机器学习 (cs.LG) ; 人工智能 (cs.AI); 图像与视频处理 (eess.IV)
引用方式: arXiv:2507.08839 [cs.LG]
  (或者 arXiv:2507.08839v1 [cs.LG] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2507.08839
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

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来自: Xiaowei Yu [查看电子邮件]
[v1] 星期一, 2025 年 7 月 7 日 22:28:39 UTC (2,282 KB)
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