論文の概要: Modelling the Distribution of 3D Brain MRI using a 2D Slice VAE

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.04780v1
• Date: Thu, 9 Jul 2020 13:23:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-12 05:10:34.914444
• Title: Modelling the Distribution of 3D Brain MRI using a 2D Slice VAE
• Title（参考訳）: 2次元スライスVAEを用いた3次元脳MRIの分布のモデル化
• Authors: Anna Volokitin, Ertunc Erdil, Neerav Karani, Kerem Can Tezcan, Xiaoran Chen, Luc Van Gool, Ender Konukoglu
• Abstract要約: 本研究では,2次元スライスVAEとガウスモデルを組み合わせた3次元MR脳の体積分布をモデル化する手法を提案する。 また,本研究では,脳解剖学に適合するセグメンテーションの精度を定量的に評価する新たなボリューム評価手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.63629641650572
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Probabilistic modelling has been an essential tool in medical image analysis, especially for analyzing brain Magnetic Resonance Images (MRI). Recent deep learning techniques for estimating high-dimensional distributions, in particular Variational Autoencoders (VAEs), opened up new avenues for probabilistic modeling. Modelling of volumetric data has remained a challenge, however, because constraints on available computation and training data make it difficult effectively leverage VAEs, which are well-developed for 2D images. We propose a method to model 3D MR brain volumes distribution by combining a 2D slice VAE with a Gaussian model that captures the relationships between slices. We do so by estimating the sample mean and covariance in the latent space of the 2D model over the slice direction. This combined model lets us sample new coherent stacks of latent variables to decode into slices of a volume. We also introduce a novel evaluation method for generated volumes that quantifies how well their segmentations match those of true brain anatomy. We demonstrate that our proposed model is competitive in generating high quality volumes at high resolutions according to both traditional metrics and our proposed evaluation.
• Abstract（参考訳）: 確率論的モデリングは医用画像解析、特に脳磁気共鳴画像(MRI)解析において重要なツールである。 近年,高次元分布,特に変分オートエンコーダ(VAE)を推定するためのディープラーニング技術が,確率的モデリングのための新たな道を開いた。 ボリュームデータのモデリングは、利用可能な計算とトレーニングデータに制約があるため、2次元画像で十分に開発されたVAEを効果的に活用することは困難である。 2次元スライスvaeと,スライス間の関係を捉えるガウスモデルを組み合わせた3次元mr脳容積分布のモデル化法を提案する。 2次元モデルの潜在空間におけるサンプル平均と共分散をスライス方向上で推定することで,その評価を行う。 この組み合わせモデルにより、潜在変数の新しいコヒーレントスタックをサンプリングして、ボリュームのスライスにデコードできます。 また,本研究では,脳解剖学に適合するセグメンテーションの精度を定量的に評価する新たなボリューム評価手法を提案する。 提案手法は,従来の測定値と提案した評価値の両方に基づいて,高品質なボリュームを高解像度で生成する上で競合することを示す。

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