論文の概要: Image-level Harmonization of Multi-Site Data using Image-and-Spatial Transformer Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.16741v1
• Date: Tue, 30 Jun 2020 12:58:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-15 06:04:39.001867
• Title: Image-level Harmonization of Multi-Site Data using Image-and-Spatial Transformer Networks
• Title（参考訳）: 画像・空間変換器ネットワークを用いたマルチサイトデータの高調波化
• Authors: R. Robinson, Q. Dou, D.C. Castro, K. Kamnitsas, M. de Groot, R.M. Summers, D. Rueckert, B. Glocker
• Abstract要約: 我々は画像・空間変換ネットワーク(ISTN)を用いて医療画像データの領域シフトに取り組む。 画像レベルでのドメイン適応には ISTN を用いており、その変換は説明可能な外観や形状変化に制約される。 実データ検証のために,Cam-CANとUK Biobankによる2つの脳MRIデータセットを構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We investigate the use of image-and-spatial transformer networks (ISTNs) to tackle domain shift in multi-site medical imaging data. Commonly, domain adaptation (DA) is performed with little regard for explainability of the inter-domain transformation and is often conducted at the feature-level in the latent space. We employ ISTNs for DA at the image-level which constrains transformations to explainable appearance and shape changes. As proof-of-concept we demonstrate that ISTNs can be trained adversarially on a classification problem with simulated 2D data. For real-data validation, we construct two 3D brain MRI datasets from the Cam-CAN and UK Biobank studies to investigate domain shift due to acquisition and population differences. We show that age regression and sex classification models trained on ISTN output improve generalization when training on data from one and testing on the other site.
• Abstract（参考訳）: マルチサイト医療画像データにおける領域シフトに取り組むために,画像・空間変換ネットワーク(ISTN)を用いて検討した。 一般的に、ドメイン適応(DA)はドメイン間変換の説明可能性はほとんど考慮されず、しばしば潜在領域の機能レベルで実行される。 画像レベルでは,説明可能な外観や形状変化に変換を制約する ISTN を用いる。 概念実証として, シミュレーション2次元データを用いた分類問題に対して, ISTNを逆向きに訓練できることを示す。 実データ検証のために,Cam-CANとBritish Biobankによる2つの3次元脳MRIデータセットを構築し,取得と人口差による領域シフトを調査した。 istn出力でトレーニングされた年齢回帰モデルと性別分類モデルによって、あるサイトからのデータをトレーニングし、別のサイトでテストする場合の一般化が向上することが示された。

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