論文の概要: Image Response Regression via Deep Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.09911v4
• Date: Thu, 3 Mar 2022 02:26:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-19 20:27:43.099919
• Title: Image Response Regression via Deep Neural Networks
• Title（参考訳）: ディープニューラルネットワークによる画像応答回帰
• Authors: Daiwei Zhang, Lexin Li, Chandra Sripada, Jian Kang
• Abstract要約: 本稿では,空間変動係数モデルの枠組みにおける新しい非パラメトリック手法を提案する。 提案手法の主な考え方は,画像ボクセルを空間的有効サンプルとして扱うことであり,医用画像研究の大部分を悩ませる限られたサンプルサイズの問題を軽減することにある。 本手法の有効性を,集中シミュレーションを用いて実証し,その利点を2つの機能的磁気共鳴イメージングデータセットで分析した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.646077947295938
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Delineating the associations between images and a vector of covariates is of central interest in medical imaging studies. To tackle this problem of image response regression, we propose a novel nonparametric approach in the framework of spatially varying coefficient models, where the spatially varying functions are estimated through deep neural networks. Compared to existing solutions, the proposed method explicitly accounts for spatial smoothness and subject heterogeneity, has straightforward interpretations, and is highly flexible and accurate in capturing complex association patterns. A key idea in our approach is to treat the image voxels as the effective samples, which not only alleviates the limited sample size issue that haunts the majority of medical imaging studies, but also leads to more robust and reproducible results. Focusing on a broad family of piecewise smooth functions, we establish the estimation and selection consistency, and derive the asymptotic error bounds. We demonstrate the efficacy of the method through intensive simulations, and further illustrate its advantages with analyses of two functional magnetic resonance imaging datasets.
• Abstract（参考訳）: 画像と共変量ベクトルの関連性を説明することは、医用画像研究において中心的な関心事である。 画像応答回帰のこの問題に取り組むために,空間変化係数モデルの枠組みにおいて,深層ニューラルネットワークを用いて空間変化関数を推定する新しい非パラメトリック手法を提案する。 既存のソリューションと比較して,提案手法は空間的滑らかさと対象の不均一性を明確に説明し,簡単な解釈を持ち,複雑な関連パターンを捉える上で非常に柔軟かつ正確である。 提案手法の主な考え方は,画像ボクセルを有効試料として扱うことであり,医用画像研究の大部分を悩ませる限られたサンプルサイズの問題を軽減するだけでなく,より堅牢で再現可能な結果をもたらす。 区分的な滑らかな関数の広い族に着目し,推定と選択の一貫性を確立し,漸近的誤差境界を導出する。 本手法の有効性を集中シミュレーションにより実証し,その利点を2つの機能的磁気共鳴イメージングデータセットの解析により明らかにする。

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