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2025-03-07 更新
OCL: Ordinal Contrastive Learning for Imputating Features with Progressive Labels
Authors:Seunghun Baek, Jaeyoon Sim, Guorong Wu, Won Hwa Kim
Accurately discriminating progressive stages of Alzheimer’s Disease (AD) is crucial for early diagnosis and prevention. It often involves multiple imaging modalities to understand the complex pathology of AD, however, acquiring a complete set of images is challenging due to high cost and burden for subjects. In the end, missing data become inevitable which lead to limited sample-size and decrease in precision in downstream analyses. To tackle this challenge, we introduce a holistic imaging feature imputation method that enables to leverage diverse imaging features while retaining all subjects. The proposed method comprises two networks: 1) An encoder to extract modality-independent embeddings and 2) A decoder to reconstruct the original measures conditioned on their imaging modalities. The encoder includes a novel {\em ordinal contrastive loss}, which aligns samples in the embedding space according to the progression of AD. We also maximize modality-wise coherence of embeddings within each subject, in conjunction with domain adversarial training algorithms, to further enhance alignment between different imaging modalities. The proposed method promotes our holistic imaging feature imputation across various modalities in the shared embedding space. In the experiments, we show that our networks deliver favorable results for statistical analysis and classification against imputation baselines with Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) study.
准确区分阿尔茨海默病（AD）的进展阶段对于早期诊断和治疗至关重要。这通常涉及多种成像模式，以了解AD的复杂病理。然而，由于成本高和受试者负担重，获取完整的图像集具有挑战性。最终，缺失数据变得不可避免，导致样本量有限和下游分析精度降低。为了应对这一挑战，我们提出了一种全面的成像特征插补方法，该方法能够利用多种成像特征的同时保留所有受试者。所提出的方法包括两个网络：1）编码器，用于提取独立于模态的嵌入；2）解码器，根据它们的成像模态重建原始度量。编码器包括一种新颖的“序数对比损失”，它根据AD的进展在嵌入空间中对齐样本。我们还通过结合每个受试者的模态内嵌入一致性以及领域对抗训练算法，进一步增强了不同成像模态之间的对齐。所提出的方法促进了我们在共享嵌入空间中各种模态的全面成像特征插补。在实验中，我们证明我们的网络在统计分析和分类方面相对于阿尔茨海默病神经影像学倡议研究（ADNI）的插补基线取得了有利的结果。
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PDF MICCAI 2024 (Provisional Accept)
摘要
本文关注阿尔茨海默病（AD）的精准分期诊断问题。针对多模态影像数据缺失导致的诊断困难，提出了一种全面的影像特征填补方法。该方法包括两个网络：一是提取模态独立嵌入的编码器，二是根据成像模态重建原始测量的解码器。编码器采用新型序数对比损失，按AD进展对齐嵌入空间中的样本。同时，通过域对抗训练算法，最大化同一受试者不同模态间的嵌入一致性，进一步提高不同成像模态间的对齐效果。实验表明，该方法在不同模态的共享嵌入空间中实现了全面的影像特征填补，相较于ADNI研究的填补基线，在统计分析和分类方面表现优异。
关键见解
- 文章聚焦于阿尔茨海默病的精准分期诊断问题，强调了多模态影像数据的重要性。
- 提出一种全面的影像特征填补方法，解决数据缺失问题。
- 方法包括提取模态独立嵌入的编码器和重建原始测量的解码器。
- 编码器采用序数对比损失，按疾病进展对齐样本。
- 通过域对抗训练算法增强不同成像模态间的对齐效果。
- 实验表明，该方法在统计分析和分类方面表现优异。
- 该研究对阿尔茨海默病的早期诊断和预防具有重要意义。
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