[論文レビュー] Integrative Analysis of Patient Health Records and Neuroimages via Memory-based Graph Convolutional Network

Xi Sheryl Zhang, Jingyuan Chou+1 more|arXiv (Cornell University)|Sep 17, 2018

Machine Learning in Healthcare参考文献 52被引用数 6

ひとこと要約

本論文では、パーキンソン病の分類を目的として、縦断的電子歴史記録（EHR）と神経画像データを統合する記憶ベースのグラフ畳み込みネットワーク、MemGCNを提案する。EHRの逐次的性質をモデル化する記憶ネットワークと、脳ネットワーク図の特徴を抽出するGCNを活用することで、PPMIデータセットにおいて優れた分類性能を達成し、臨床データ解析におけるマルチモーダル統合の有効性を示している。

ABSTRACT

With the arrival of the big data era, more and more data are becoming readily available in various real-world applications and those data are usually highly heterogeneous. Taking computational medicine as an example, we have both Electronic Health Records (EHR) and medical images for each patient. For complicated diseases such as Parkinson's and Alzheimer's, both EHR and neuroimaging information are very important for disease understanding because they contain complementary aspects of the disease. However, EHR and neuroimage are completely different. So far the existing research has been mainly focusing on one of them. In this paper, we proposed a framework, Memory-Based Graph Convolution Network (MemGCN), to perform integrative analysis with such multi-modal data. Specifically, GCN is used to extract useful information from the patients' neuroimages. The information contained in the patient EHRs before the acquisition of each brain image is captured by a memory network because of its sequential nature. The information contained in each brain image is combined with the information read out from the memory network to infer the disease state at the image acquisition timestamp. To further enhance the analytical power of MemGCN, we also designed a multi-hop strategy that allows multiple reading and updating on the memory can be performed at each iteration. We conduct experiments using the patient data from the Parkinson's Progression Markers Initiative (PPMI) with the task of classification of Parkinson's Disease (PD) cases versus controls. We demonstrate that superior classification performance can be achieved with our proposed framework, comparing with existing approaches involving a single type of data.

研究の動機と目的

• 異種で多様な臨床データ（特にEHRと神経画像）を統合し、疾患理解を向上させるという課題に対処すること。
• 神経画像の取得以前の縦断的臨床歴を捉える記憶ネットワークを用いて、EHRの逐次的性質をモデル化すること。
• グラフ畳み込みネットワークで抽出した空間的脳ネットワーク特徴と、動的EHR表現を統合することで、疾患分類を向上させること。
• 多段階の注目メカニズムを可能にすることで、脳結合性と臨床イベントに関する疾患特異的パターンを明らかにし、解釈可能性を向上させること。
• パーキンソン病の症例と対照群の分類において、マルチモーダル統合が単一モーダルアプローチを上回ることを実証すること。

提案手法

• 神経画像データから領域としての注目（ROIs）を用いて構築した患者固有の脳ネットワーク図から特徴を抽出するために、グラフ畳み込みネットワーク（GCN）を用いる。
• EHR内の逐次的臨床歴を符号化するために、時間経過に伴う患者のイベントをメモリベクトルとして格納する記憶ネットワークを採用する。
• 反復的に表現を精錬するため、記憶ネットワークに多段階の読み取り・更新メカニズムを適用する。これにより文脈理解が向上する。
• 記憶ネットワークから得られる文脈化されたEHR表現と、GCNで抽出された神経画像特徴を、二重線形マッチング層または内積層によって統合する。
• ペアワイズ距離最適化を用いたメトリック学習により、パーキンソン病の症例と健康対照群の間の識別性を向上させる。
• 不規則な脳ネットワークトポロジー上で効率的かつ効果的な特徴学習を実現するため、ChebNetに基づくグラフ畳み込みを採用する。

Figure 1: Memory-based Graph Convolutional Network for brain connectivity graphs with clinical records. For simplicity, we depict the clinical records via a sequence of vectors in the figure. In practice, each clinical sequence is corresponding to a neuroimage acquisition.

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 統合的で深層学習フレームワークは、異種のEHRと神経画像データを効果的に統合し、パーキンソン病の分類を向上させることができるか？
• RQ2 多段階記憶メカニズムは、単一読み取りメカニズムと比較して、EHR内の縦断的臨床イベントの表現をどのように向上させるか？
• RQ3 モデルの注目メカニズムが明らかにするところ、パーキンソン病と健康対照群に特徴的な脳結合性と臨床イベントのパターンは何か？
• RQ4 MemGCNによるマルチモーダル統合は、EHRまたは神経画像にのみ依存する単一モーダルモデルをどの程度上回るか？
• RQ5 モデルの内部的注目およびマッチング層は、疾患進行パターンに関する解釈可能なインサイトを提供できるか？

主な発見

• MemGCNは、EHRのみまたは神経画像のみを用いた従来の単一モーダルアプローチと比較して、PPMIデータセットにおいて優れた分類性能を達成した。
• 多段階記憶メカニズムにより、逐次的EHRデータのより洗練された文脈的正確な表現学習が可能となり、モデルの識別性能が向上した。
• モデルの注目マップから、パーキンソン病の症例は対照群と比較して、記憶位置および特定のROIsにおいて狭く集中した注目パターンを示すことが明らかになった。
• 右尾状体、頭状体、内側線条体、島皮質（Desikan-Killiany図表の位置76–79）といった主要なROIsは、疾患進行と強く関連する一貫性のある活性化パターンを示した。
• 二重線形マッチング層および内積層は、PD患者と対照群の間で脳結合性および臨床イベントのタイミングに関する集団レベルの差を強調する解釈可能な表現を生成した。
• 本フレームワークは、PPMIのような小規模コhortデータセットに対しても優れた性能を示しており、今後のアーキテクチャの洗練により、低データ環境への応用可能性が示唆された。

Figure 2: Illustration of memory augmented graph convolution in a single hop (the $1$ -st hop). See Section II-C for the details.