論文の概要: Motion Pyramid Networks for Accurate and Efficient Cardiac Motion
Estimation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.15710v3
- Date: Tue, 15 Sep 2020 23:13:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-16 02:33:32.533836
- Title: Motion Pyramid Networks for Accurate and Efficient Cardiac Motion
Estimation
- Title(参考訳): 正確な心臓運動推定のための運動ピラミッドネットワーク
- Authors: Hanchao Yu, Xiao Chen, Humphrey Shi, Terrence Chen, Thomas S. Huang,
Shanhui Sun
- Abstract要約: 本研究では,心臓の運動推定を高精度かつ効率的に行うための,ディープラーニングに基づく新しいアプローチであるMotion Pyramid Networksを提案する。
我々は、複数の特徴表現から運動場のピラミッドを予測し、融合し、より洗練された運動場を生成する。
そこで我々は,新しい循環型教員教育戦略を用いて,推論をエンドツーエンドにし,トラッキング性能をさらに向上させる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 51.72616167073565
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Cardiac motion estimation plays a key role in MRI cardiac feature tracking
and function assessment such as myocardium strain. In this paper, we propose
Motion Pyramid Networks, a novel deep learning-based approach for accurate and
efficient cardiac motion estimation. We predict and fuse a pyramid of motion
fields from multiple scales of feature representations to generate a more
refined motion field. We then use a novel cyclic teacher-student training
strategy to make the inference end-to-end and further improve the tracking
performance. Our teacher model provides more accurate motion estimation as
supervision through progressive motion compensations. Our student model learns
from the teacher model to estimate motion in a single step while maintaining
accuracy. The teacher-student knowledge distillation is performed in a cyclic
way for a further performance boost. Our proposed method outperforms a strong
baseline model on two public available clinical datasets significantly,
evaluated by a variety of metrics and the inference time. New evaluation
metrics are also proposed to represent errors in a clinically meaningful
manner.
- Abstract(参考訳): 心臓運動推定は、mriの心機能追跡や心筋ひずみなどの機能評価において重要な役割を果たす。
本稿では,心臓の運動推定を高精度かつ効率的に行うための,ディープラーニングに基づく新しいアプローチであるMotion Pyramid Networksを提案する。
我々は複数の特徴表現から運動場のピラミッドを予測・融合し、より洗練された運動場を生成する。
そこで我々は,新しい循環型教員教育戦略を用いて,推論をエンドツーエンドにし,トラッキング性能をさらに向上させる。
教師モデルは,プログレッシブモーション補償を通じて,より正確な動作推定を行う。
生徒モデルは,教師モデルから学習し,精度を維持しながら1ステップで動作を推定する。
教師/学生の知識蒸留は、さらなる性能向上のために循環的に行われる。
提案手法は, さまざまな指標と推定時間によって評価された2つの臨床データセットにおいて, 強力なベースラインモデルを上回る。
臨床的に有意義な方法でエラーを表現するために、新しい評価指標も提案されている。
関連論文リスト
- Semantic-aware Temporal Channel-wise Attention for Cardiac Function
Assessment [69.02116920364311]
既存のビデオベースの手法では、左室領域や運動による左室の変化にはあまり注意を払わない。
本稿では,左室分割課題を伴う半教師付き補助学習パラダイムを提案し,左室領域の表現学習に寄与する。
提案手法は,0.22 MAE,0.26 RMSE,1.9%$R2$の改善により,スタンフォードデータセットの最先端性能を実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-09T05:57:01Z) - Ontology-aware Learning and Evaluation for Audio Tagging [56.59107110017436]
平均平均精度(mAP)は、異なる種類の音をそれらの関係を考慮せずに独立したクラスとして扱う。
オントロジー認識平均平均精度(OmAP)は、評価中にAudioSetオントロジー情報を利用することで、mAPの弱点に対処する。
我々は人間の評価を行い、OmAPはmAPよりも人間の知覚と一致していることを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-22T11:35:14Z) - Generative Myocardial Motion Tracking via Latent Space Exploration with
Biomechanics-informed Prior [16.129107206314043]
心筋運動と変形は、心臓機能を特徴づける豊富な記述子である。
画像登録は、心筋運動追跡において最も一般的に用いられる手法であり、不適切な逆問題である。
本稿では,アプリケーション固有のバイオメカニクスを前もって暗黙的に学習する手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-08T12:02:00Z) - Koopman pose predictions for temporally consistent human walking
estimations [11.016730029019522]
そこで我々は,下肢運動の非線形ダイナミクスを組み込んだクープマン理論に基づく新しい因子グラフ因子を提案する。
以上の結果から,本手法は骨格形状の外れ率を約1m削減し,自然歩行軌跡を最大10m以上保存できることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-05T16:16:06Z) - A Deep Learning Based Multitask Network for Respiration Rate Estimation
-- A Practical Perspective [1.290382979353427]
本稿では,心電図および加速度計信号から瞬時および平均呼吸速度を推定するための,ディープラーニング(DL)に基づくマルチタスクアーキテクチャを提案する。
提案モデルでは, 動作の異なる個々のモダリティよりも, 全体的な精度が向上し, より良好な結果が得られた。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-13T11:33:42Z) - Learning Higher-Order Dynamics in Video-Based Cardiac Measurement [5.571184025017747]
心パルスにおいて、第2誘導体は血圧および動脈疾患の指標として用いることができる。
近年, カメラを用いたバイタルサイン測定の進歩により, 心電図の精度が向上し, 心電図の精度が向上した。
損失関数に明示的に最適化した場合、高次ダイナミクスがニューラルネットワークによりより良く推定されることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-07T16:29:55Z) - Online Body Schema Adaptation through Cost-Sensitive Active Learning [63.84207660737483]
この作業は、icubロボットシミュレータの7dofアームを使用して、シミュレーション環境で実行された。
コストに敏感な能動学習手法は最適な関節構成を選択するために用いられる。
その結果,コスト依存型能動学習は標準的な能動学習手法と同等の精度を示し,実行運動の約半分を減らした。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-26T16:01:02Z) - ReMP: Rectified Metric Propagation for Few-Shot Learning [67.96021109377809]
修正されたメートル法空間は、トレーニングからテストまでのメートル法一貫性を維持するために学習される。
多くの分析結果から、目的の単純な修正がかなりの性能向上をもたらすことが示唆された。
提案したReMPは効率的で効率的であり、様々な標準的な数発の学習データセットで芸術の状態を上回ります。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-02T00:07:53Z) - Anatomy-Aware Cardiac Motion Estimation [11.680533842892107]
心筋機能追跡は、シネMRIから直接心臓の動きを推定することができる。
現在の深層学習に基づくFT法は非現実的な心筋形状をもたらす可能性がある。
心臓運動推定のための新しいアナトミー・アウェア・トラッカー (AATracker) を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-17T19:14:32Z) - A Review of Computational Approaches for Evaluation of Rehabilitation
Exercises [58.720142291102135]
本稿では,モーションキャプチャシステムを用いたリハビリテーションプログラムにおける患者のパフォーマンスを評価するための計算手法についてレビューする。
エクササイズ評価のための再検討された計算手法は, 離散的な運動スコア, ルールベース, テンプレートベースアプローチの3つのカテゴリに分類される。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-29T22:18:56Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。