動的および静的神経画像解析のためのマルチモーダル深層学習: アルツハイマー病解析のためのMRIとfMRIの統合
arXiv cs.CV / 2026/3/17
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要点
- 本論文は、MRIとfMRIを統合したマルチモーダル深層学習フレームワークを提案し、アルツハイマー病、軽度認知障害（MCI）、および正常認知を分類する。
- MRIから構造特徴を抽出する3D CNNと、fMRI系列から時間的特徴を学習するリカレントアーキテクチャを用い、それらを結合して時空間的共同学習を実現する。
- 29名の被験者からなる小規模な対のMRI-fMRIデータセットを用いた実験は、データ拡張がマルチモーダルモデルの分類の安定性と一般化を大幅に向上させる一方、拡張は大規模な単一モダリティMRIデータセットでは効果がないことを示している。
- 結果は、神経画像を用いたAD分類のデータ拡張戦略を設計する際に、データセットサイズとモダリティ選択の重要性を強調している。
