近日，中國科學(xué)院行為科學(xué)重點(diǎn)實(shí)驗室嚴超贛研究組在數據科學(xué)領(lǐng)域頂級期刊Journal of Big Data (IF=10.835)在線(xiàn)發(fā)表題為《基于85,721 個(gè)樣本構建可實(shí)用的阿爾茨海默病腦影像深度學(xué)習判別器》的論文。 

　　磁共振成像 (Magnetic Resonance Imaging, MRI) 是一種非侵入性的、無(wú)輻射的成像技術(shù)，被廣泛的應用于腦損傷和腦腫瘤等疾病的臨床診斷上。然而， 針對阿爾茨海默病 (Alzheimer’s Disease, AD) 等無(wú)法直接依靠人眼判別的腦疾病，基于MRI的輔助診斷進(jìn)展甚微。這是因為絕大多數AD分類(lèi)算法使用了較少的訓練數據，且數據往往來(lái)自少數幾個(gè)站點(diǎn)，這意味著(zhù)分類(lèi)器在應用于其他陌生掃描儀/人群時(shí)泛化性和準確率會(huì )大大下降。為了解決這一問(wèn)題，嚴超贛研究組基于遷移學(xué)習框架，使用一個(gè)樣本量和多樣性前所未有的磁共振腦影像數據集，建立了一個(gè)可實(shí)用的基于磁共振結構影像的AD分類(lèi)器。 

　　構造泛化性好的深度學(xué)習模型需要有大量的訓練數據。嚴超贛研究組通過(guò)申請公開(kāi)數據集，匯集了來(lái)自超過(guò)217個(gè)站點(diǎn)/掃描儀的50,876名參與者的85,721次MRI掃描影像，是腦影像領(lǐng)域樣本量最大的研究之一。隨后，研究組使用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )構建了基于灰質(zhì)厚度和灰質(zhì)體積指標圖的性別分類(lèi)器，并提出了“腦性別”的概念。該性別分類(lèi)器在跨數據集交叉驗證上達到了94.9%的準確率，即模型可以憑借灰質(zhì)體積和灰質(zhì)密度圖以94.9%的正確率預測來(lái)自任意站點(diǎn)任意掃描儀任意被試的性別。 

　　隨后，以性別分類(lèi)器為基準模型，研究人員基于遷移學(xué)習在Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative （ADNI）數據集上構造了AD分類(lèi)器，使其在跨站點(diǎn)的交叉驗證中取得了90.9%的正確率，并在三個(gè)獨立數據集上分別取得了94.5%、93.6%、91.1%的正確率，表現出很強的實(shí)用性。直接使用該分類(lèi)器測試輕度認知障礙（mild cognitive impairment, MCI）患者的結構影像樣本，進(jìn)展為AD的MCI患者被預測為AD的概率（65.2%），是未進(jìn)展的MCI患者（20.6%）的3倍以上。此外， AD分類(lèi)器的預測分數顯示出與疾病嚴重程度的顯著(zhù)相關(guān)，具有在臨床篩查中實(shí)用的潛力。相關(guān)性別分類(lèi)器和AD分類(lèi)器已被部署到一個(gè)在線(xiàn)測試網(wǎng)站http://brainimagenet.org，感興趣的研究者只需要上傳原始數據或者預處理好的灰質(zhì)體積和灰質(zhì)密度圖，即可得到相應的腦性別或者AD判別分數（現階段該判別分數僅用于科研用途，不作為臨床診斷）。研究代碼和模型已經(jīng)開(kāi)源共享在https://github.com/Chaogan-Yan/BrainImageNet，預處理數據已共享在http://rfmri.org/BrainImageNetData ，并即將上傳至心理科學(xué)數據銀行。   

　　未來(lái)，嚴超贛研究組將繼續探索“腦性別”概念在性別群體及腦疾病群體上的應用，并進(jìn)一步提高AD分類(lèi)器預測疾病進(jìn)展的能力。該分類(lèi)器有望能夠使無(wú)創(chuàng )無(wú)輻射普及率高的磁共振影像，輔助或替代有創(chuàng )有輻射的正電子發(fā)射掃描（positron emission tomography, PET）檢查，提高AD的早期診斷效率，創(chuàng )造更大的社會(huì )價(jià)值。 

　　該研究第一作者為心理所魯彬博士，通訊作者為嚴超贛研究員，受到科技創(chuàng )新2030-腦科學(xué)與類(lèi)腦研究項目(2021ZD0200600)，國家重點(diǎn)研發(fā)計劃(2017YFC1309902)、國家自然科學(xué)基金(82122035,81671774, 81630031)、中科院十三五信息化專(zhuān)項(XXH13505-03-213)、中國科學(xué)院重點(diǎn)部署項目(ZDBS-SSW-JSC006)、北京市科技新星(Z191100001119104)、中科院心理所科研基金(E2CX4425YZ)等的資助。 

圖1. 阿爾茨海默癥分類(lèi)器遷移學(xué)習流程圖和跨站點(diǎn)/跨數據集交叉驗證示意圖

圖2. 阿爾茨海默病分類(lèi)器在ADNI數據集跨站點(diǎn)交叉驗證、三個(gè)獨立樣本驗證和應用于輕度認知障礙樣本的表現

　　論文信息： 

　　Lu B, Li H-X, Chang Z-K, Li L, Chen N-X, Zhu Z-C, et al. A practical Alzheimer’s disease classifier via brain imaging-based deep learning on 85,721 samples. Journal of Big Data. 2022;9(1). DOI: https://doi.org/10.1186/s40537-022-00650-y

　　參考文獻： 

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