علوم رایانشی

علوم رایانشی

بهبود تشخیص بیماری آلزایمر با ارائه یک روش ترادیسگر تصویری برای تحلیل تصاویر رزونانس مغناطیسی ساختاری

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 دانشکده مهندسی کامپیوتر، واحد قم، دانشگاه آزاد اسلامی، قم، ایران
2 استادیار، دانشکده فنی و مهندسی، واحد تبریز، دانشگاه آزاد اسلامی، تبریز، ایران
3 استادیار، دانشکده مهندسی، دانشگاه صنعتی، قم، ایران
10.22034/csj.2025.237379
چکیده
بیماری آلزایمر نیازمند تشخیص زودهنگام و دقیق برای مداخله مؤثر است. با این حال، روش‌های فعلی مبتنی بر شبکه‌های عصبی هم‌آمیختی و ترادیسگرهای تصویری استاندارد اغلب در تشخیص الگوهای سراسری آتروفی مغزی و تمرکز بر نواحی کلیدی مانند هیپوکامپ با چالش‌هایی مواجهند و دقت و تفسیرپذیری محدودی ارائه می‌دهند. این مقاله مدل ترادیسگر تصویری تقویت ‌شده با توجه منطقه‌ای (RAE-ViT) را معرفی می‌کند که برای طبقه‌بندی آلزایمر با استفاده از داده‌های تصویربرداری رزونانس مغناطیسی ساختاری طراحی شده است. RAE-ViT با بهره‌گیری از سازوکار‌های توجه منطقه‌ای، بر نواحی کلیدی مغز (مانند هیپوکامپ و بطن‌ها) تمرکز می‌کند و از توجه سلسله‌مراتبی برای استخراج الگوهای ساختاری محلی و سراسری استفاده می‌نماید. این مدل، ارزیابی‌شده روی مجموعه ‌داده ادنی، به دقت 2/94 درصد، حساسیت 8/91 درصد، ویژگی 7/95 درصد و مساحت زیر منحنی ROC (AUC) برابر با 96/0 دست یافت. در مقایسه، بهترین روش موجود، یعنی مدل ترکیبی CNN-ViT، به دقت 2/90 درصد، حساسیت 5/87 درصد، ویژگی 0/91 درصد و AUC برابر با 92/0 رسیده بود، که نشان‌دهنده برتری قابل ‌توجه RAE-ViT  است. این مدل همچنین نقشه‌های توجه تفسیرپذیر و هم‌راستا با دانش بالینی تولید می‌کند. برای مقابله با چالش‌های کوچک بودن مجموعه‌داده و هزینه‌های محاسباتی، RAE-ViT از استخراج ویژگی چندمقیاس و راهبرد‌های بهینه‌سازی آموزش بهره می‌برد. RAE-ViT رویکردی نویدبخش برای تشخیص زودهنگام آلزایمر ارائه می‌دهد و می‌تواند نتایج بیماران را بهبود بخشد.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

1.    Jack, Clifford R. 2022."Advances in Alzheimer's disease research over the past two decades." The Lancet Neurology 21.10: 866-869.
2.    Malik, I., Iqbal, A., Gu YH, Al-Antari, MA. 2024. Deep Learning for Alzheimer's Disease Prediction: A Comprehensive Review. Diagnostics (Basel). 2024 Jun 17; 14(12): 1281. doi: 10.3390/diagnostics14121281. PMID: 38928696; PMCID: PMC11202897.
3.    Dosovitskiy, A. 2020. "An image is worth 16x16 words: Transformers for image recognition at scale. " arXiv preprint arXiv: 2010.11929.
4.    Poudel, Sahadev, and Sang-Woong Lee. 2021. "Deep multi-scale attentional features for medical image segmentation." Applied Soft Computing 109 (2021): 107445.
5.    Moamen, Z. et al. 2025. "Fusing CNNs and attention-mechanisms to improve real-time indoor Human Activity Recognition for classifying home-based physical rehabilitation exercises." Computers in Biology and Medicine 184: 109399.
6.    Weiner, M. W., Veitch, D. P., Aisen, P. S., Beckett, L. A., Cairns, N. J., Green, R. C., ... & Trojanowski, J. Q. 2017. The Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative: A review of papers published since its inception. Alzheimer’s & Dementia, 13(6), e1-e85. DOI: 10.1016/j.jalz. 2016.11.007
7.    Jomeiri, A., Habibizad Navin, A., & Shamsi, M. 2024. "Longitudinal MRI analysis using a hybrid DenseNet-BiLSTM method for Alzheimer's disease prediction." Behavioural Brain Research 463: 114900.
8.    Emerald, H., Onyeka Emebob, U., & Asotie Omonhinmin. C. 2022. "Vision transformers in medical imaging: A review." arXiv preprint arXiv:2211.10043.
9.    Kunanbayev, Kassymzhomart, Vyacheslav Shen, and Dae-Shik Kim. 2024. "Training ViT with Limited Data for Alzheimer’s Disease Classification: An Empirical Study." International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention. Cham: Springer Nature Switzerland.
10.   Muthalakshmi, M., et al. 2024. "Federated Learning for Secure and Privacy-Preserving Medical Image Analysis in Decentralized Healthcare Systems." 2024 5th International Conference on Electronics and Sustainable Communication Systems (ICESC). IEEE.
11.   Shamshad, F. et al. 2023."Transformers in medical imaging: A survey." Medical Image Analysis 88: 102802.
12.   Gonçalves, T. et al. 2022. "A survey on attention mechanisms for medical applications: are we moving toward better Algorithms?." IEEE Access 10: 98909-98935.
13.   Zhang, Y., Yu, X., Hu, Q., Zhang, X., Yang, Y., & Xiao, H. 2024. An attention mechanism-based lightweight UNet for musculoskeletal ultrasound image segmentation. Med Phys. 2025 Jan; 52(1):400-413. doi: 10.1002/mp.17503. Epub 2024 Dec 2. PMID: 39620487.
14.   Shaffi, N., Viswan, V. & Mahmud, M. 2024. Ensemble of vision transformer architectures for efficient Alzheimer’s Disease classification. Brain Inf. 11, 25. https://doi.org/10.1186/s40708-024-00238-7.
15.   Xiaopeng, K., & Liu, Y. 2023. "3DNesT: A Hierarchical Local Self-Attention Model for Alzheimer’s Disease Diagnosis." 2023 International Conference on Neuromorphic Computing (ICNC). IEEE.
16.   Schwenke, Leonid, & Atzmueller, M. 2023. "Extracting Interpretable Local and Global Representations from Attention on Time Series." arXiv preprint arXiv:2312.11466.
17.   Qiu, Shangran, et al. "Development and validation of an interpretable deep learning framework for Alzheimer’s disease classification." Brain 143.6 (2020): 1920-1933.
18.   Lozupone, G. et al. 2024. "AXIAL: Attention-based eXplainability for Interpretable Alzheimer's Localized Diagnosis using 2D CNNs on 3D MRI brain scans." arXiv preprint arXiv:2407.02418.