論文の概要: Longitudinal Self-Supervised Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.06930v2
• Date: Sat, 26 Jun 2021 04:20:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-22 02:14:52.318126
• Title: Longitudinal Self-Supervised Learning
• Title（参考訳）: 縦断的自己監督学習
• Authors: Qingyu Zhao, Zixuan Liu, Ehsan Adeli, Kilian M. Pohl
• Abstract要約: グラウンド・トゥルース・ラベルは神経科学においてしばしば欠落しているか高価である。 本稿では,MRIと潜在画像表現の関連因子間の多変量写像を定式化することにより,歪みの新たな定義を提案する。 我々は、画像表現から脳年齢を乱すコサインロスを伴う標準的な自動符号化構造を用いて、LSSL(Longitudinal Self-Supervised Learning)というモデルを実装した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.094393751939837
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Machine learning analysis of longitudinal neuroimaging data is typically based on supervised learning, which requires a large number of ground-truth labels to be informative. As ground-truth labels are often missing or expensive to obtain in neuroscience, we avoid them in our analysis by combing factor disentanglement with self-supervised learning to identify changes and consistencies across the multiple MRIs acquired of each individual over time. Specifically, we propose a new definition of disentanglement by formulating a multivariate mapping between factors (e.g., brain age) associated with an MRI and a latent image representation. Then, factors that evolve across acquisitions of longitudinal sequences are disentangled from that mapping by self-supervised learning in such a way that changes in a single factor induce change along one direction in the representation space. We implement this model, named Longitudinal Self-Supervised Learning (LSSL), via a standard autoencoding structure with a cosine loss to disentangle brain age from the image representation. We apply LSSL to two longitudinal neuroimaging studies to highlight its strength in extracting the brain-age information from MRI and revealing informative characteristics associated with neurodegenerative and neuropsychological disorders. Moreover, the representations learned by LSSL facilitate supervised classification by recording faster convergence and higher (or similar) prediction accuracy compared to several other representation learning techniques.
• Abstract（参考訳）: 縦型神経画像データの機械学習分析は一般に教師あり学習に基づいているが、そのためには大量の接地ラベルが必要となる。 基底ラベルは神経科学においてしばしば欠落または高価であるため、時間とともに獲得した複数のmriにおける変化や構成を識別するために、自己教師付き学習と因子の絡み合いを組み合わせることで、分析においてそれらを避ける。 具体的には、MRIと潜時画像表現に関連する因子(例えば、脳年齢)の多変量マッピングを定式化することにより、歪みの新たな定義を提案する。 そして、縦列の獲得にまたがって進化する要因は、一つの因子の変化が表現空間の一方向に沿って変化を引き起こすように、自己教師付き学習によってそのマッピングから切り離される。 画像表現から脳年齢を乱すコサイン損失を伴う標準オートエンコーディング構造を用いて,縦型自己教師付き学習(lssl)と呼ばれるこのモデルを実装した。 我々は2つの縦断的神経画像研究にLSSLを適用し、MRIから脳年齢情報を抽出し、神経変性性および神経心理学的障害に関連する情報的特徴を明らかにする。 さらに,lsslによって学習された表現は,他の表現学習手法と比較して,より高速に収束し,高い(あるいは類似した)予測精度を記録できるため,教師付き分類が容易になる。

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