A Generative Imputation Method for Multimodal Alzheimer's Disease Diagnosis

📄 arXiv: 2508.09271v1 📥 PDF

作者: Reihaneh Hassanzadeh, Anees Abrol, Hamid Reza Hassanzadeh, Vince D. Calhoun

分类: eess.IV, cs.LG

发布日期: 2025-08-12

💡 一句话要点

提出生成填补方法以解决阿尔茨海默病多模态数据缺失问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 生成对抗网络 多模态数据 阿尔茨海默病 数据填补 神经影像学 分类准确性 医学影像分析

📋 核心要点

  1. 现有多模态数据分析方法在处理缺失数据时存在准确性降低和偏差引入的问题。
  2. 本文提出了一种基于生成对抗网络的填补方法，旨在从已有模态中重建缺失模态，保留疾病特征。
  3. 实验结果显示，该方法在阿尔茨海默病分类任务中较传统方法提高了9%的准确性。

📝 摘要（中文）

多模态数据分析能够通过各模态提供的互补信息，提高脑部疾病的诊断准确性。然而，神经影像学领域面临的数据不完整问题，导致某些受试者缺失部分模态数据。传统方法如子采样或零填充可能降低预测准确性或引入偏差。本文提出了一种生成对抗网络方法，旨在从现有模态重建缺失模态，同时保持疾病模式。研究表明，与传统方法相比，使用该生成填补方法在阿尔茨海默病与认知正常组的分类准确性上提高了9%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决阿尔茨海默病诊断中多模态数据缺失的问题。现有方法如子采样和零填充会导致预测准确性降低和潜在偏差。

核心思路：提出了一种生成对抗网络（GAN）方法，通过从现有模态生成缺失模态，保持疾病的特征和模式。这种方法能够有效克服传统方法的局限性。

技术框架：该方法包括两个主要模块：生成器和判别器。生成器负责生成缺失模态，判别器则评估生成的模态与真实模态的相似度。整个流程通过对抗训练进行优化。

关键创新：最重要的创新在于利用生成对抗网络进行模态填补，显著提高了数据完整性和分类准确性。这与传统的填补方法形成鲜明对比。

关键设计：在网络结构上，采用了深度卷积网络作为生成器和判别器，损失函数设计为对抗损失和重建损失的结合，以确保生成模态的真实性和有效性。

📊 实验亮点

实验结果显示，使用生成填补方法在阿尔茨海默病与认知正常组的分类准确性上提高了9%。这一显著提升表明该方法在处理多模态数据缺失问题上的有效性，优于传统的填补策略。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括医学影像分析、脑部疾病的早期诊断和个性化治疗方案的制定。通过提高多模态数据的完整性和分析准确性，能够为临床提供更可靠的决策支持，未来可能对阿尔茨海默病的研究和治疗产生深远影响。

📄 摘要（原文）

Multimodal data analysis can lead to more accurate diagnoses of brain disorders due to the complementary information that each modality adds. However, a major challenge of using multimodal datasets in the neuroimaging field is incomplete data, where some of the modalities are missing for certain subjects. Hence, effective strategies are needed for completing the data. Traditional methods, such as subsampling or zero-filling, may reduce the accuracy of predictions or introduce unintended biases. In contrast, advanced methods such as generative models have emerged as promising solutions without these limitations. In this study, we proposed a generative adversarial network method designed to reconstruct missing modalities from existing ones while preserving the disease patterns. We used T1-weighted structural magnetic resonance imaging and functional network connectivity as two modalities. Our findings showed a 9% improvement in the classification accuracy for Alzheimer's disease versus cognitive normal groups when using our generative imputation method compared to the traditional approaches.