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2024 conference-paper

GAMER-MRI and modified Layer-wise Relevance Propagation identify on quantitative MRI regions sensitive to clinical disability in MS patients

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Résumé fourni par la source

The decision process of artificial intelligence is elusive. We proposed a new method that by combining an attention-based convolutional neural network (GAMER-MRI) with the modified Layer-wise Relevance Propagation could reveal relevant regions on quantitative imaging maps in differentiating multiple sclerosis patients with mild-moderate and severe disabilities. The assessment of the relevant regions included the impact of inverting values within the regions and the heatmap on the MNI152 template. Our results show good network performance and identify brain regions relevant to the corticospinal tract. The proposed method might be useful to further explore patterns of brain microstructural alterations associated with disability.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
GAMER-MRI and modified Layer-wise Relevance Propagation identify on quantitative MRI regions sensitive to clinical disability in MS patients
Date Crossref
14/08/2024
Éditeur
ISMRM
Type
proceedings-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude et ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Sujets associés

Ultrasound Imaging and ElastographyMultiple Sclerosis Research Studies

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