論文の概要: Tensorizing GAN with High-Order Pooling for Alzheimer's Disease Assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.00748v1
• Date: Mon, 3 Aug 2020 10:04:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-03 06:04:33.597126
• Title: Tensorizing GAN with High-Order Pooling for Alzheimer's Disease Assessment
• Title（参考訳）: アルツハイマー病評価のための高次プール付きテンソル化GAN
• Authors: Wen Yu, Baiying Lei, Michael K.Ng, Albert C.Cheung, Yanyan Shen, Shuqiang Wang
• Abstract要約: 軽度認知障害 (MCI) とアルツハイマー病 (AD) を評価するために, 高次プールを用いた新しいテンソル化GANを提案する。 GAN(THS-GAN)は,MRI画像によるAD診断の分類を行う最初の試みである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.936005220639316
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: It is of great significance to apply deep learning for the early diagnosis of Alzheimer's Disease (AD). In this work, a novel tensorizing GAN with high-order pooling is proposed to assess Mild Cognitive Impairment (MCI) and AD. By tensorizing a three-player cooperative game based framework, the proposed model can benefit from the structural information of the brain. By incorporating the high-order pooling scheme into the classifier, the proposed model can make full use of the second-order statistics of the holistic Magnetic Resonance Imaging (MRI) images. To the best of our knowledge, the proposed Tensor-train, High-pooling and Semi-supervised learning based GAN (THS-GAN) is the first work to deal with classification on MRI images for AD diagnosis. Extensive experimental results on Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) dataset are reported to demonstrate that the proposed THS-GAN achieves superior performance compared with existing methods, and to show that both tensor-train and high-order pooling can enhance classification performance. The visualization of generated samples also shows that the proposed model can generate plausible samples for semi-supervised learning purpose.
• Abstract（参考訳）: アルツハイマー病(ad)の早期診断に深層学習を適用することは極めて重要である。 本研究では,MCIとADを評価するために,高次プールを用いた新しいテンソル化GANを提案する。 3人のプレイヤーによる協調ゲームベースのフレームワークをテンソル化することにより、提案モデルは脳の構造情報から恩恵を受けることができる。 高次プーリングスキームを分類器に組み込むことにより、提案モデルでは、全体磁気共鳴イメージング(mri)画像の2次統計を十分に活用することができる。 我々の知る限り,提案するテンソルトレイン,ハイプール,セミ教師付き学習ベースGAN(THS-GAN)は,AD診断のためのMRI画像の分類を扱う最初の試みである。 アルツハイマー病神経イメージングイニシアチブ(ADNI)データセットの大規模な実験結果が報告され、提案したTHS-GANが既存の方法と比較して優れた性能を発揮し、テンソルトレインと高次プーリングの両方が分類性能を向上させることを示した。 また,生成したサンプルを可視化することで,半教師あり学習目的のサンプルを生成できることを示した。

関連論文リスト

• An Interpretable Machine Learning Model with Deep Learning-based Imaging Biomarkers for Diagnosis of Alzheimer's Disease [4.304406827494684]
  本研究では,EBMの強度と,深層学習に基づく特徴抽出を用いた高次元イメージングデータを組み合わせたフレームワークを提案する。 提案手法は,深層学習機能の代わりにボリュームバイオマーカーを用いたESMモデルよりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-15T13:54:50Z)
• LVM-Med: Learning Large-Scale Self-Supervised Vision Models for Medical Imaging via Second-order Graph Matching [59.01894976615714]
  LVM-Medは、大規模医療データセットに基づいてトレーニングされた、最初のディープネットワークファミリーである。 55の公開データセットから約13万の医療画像を収集しました。 LVM-Medは、多くの最先端の教師付き、自己監督型、基礎モデルよりも経験的に優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-20T22:21:34Z)
• Rethinking Semi-Supervised Medical Image Segmentation: A Variance-Reduction Perspective [51.70661197256033]
  医用画像セグメンテーションのための階層化グループ理論を用いた半教師付きコントラスト学習フレームワークARCOを提案する。 まず、分散還元推定の概念を用いてARCOを構築することを提案し、特定の分散還元技術が画素/ボクセルレベルのセグメンテーションタスクにおいて特に有用であることを示す。 5つの2D/3D医療データセットと3つのセマンティックセグメンテーションデータセットのラベル設定が異なる8つのベンチマークで、我々のアプローチを実験的に検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-03T13:50:25Z)
• Transfer Learning and Class Decomposition for Detecting the Cognitive Decline of Alzheimer Disease [0.0]
  本稿では,SMRI画像からアルツハイマー病を検出するためのクラス分解を用いた転写学習手法を提案する。 提案モデルは,アルツハイマー病 (AD) と軽度認知障害 (MCI) と認知正常 (CN) の分類課題における最先端の成績を,文献から3%の精度で達成した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-31T09:44:52Z)
• Morphological feature visualization of Alzheimer's disease via Multidirectional Perception GAN [40.50404819220093]
  アルツハイマー病(AD)の重症度を示す形態的特徴を可視化するために, 新規な多方向知覚生成適応ネットワーク(MP-GAN)を提案する。 MP-GANは既存の手法に比べて優れた性能を発揮する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-25T03:24:52Z)
• Interpretability Aware Model Training to Improve Robustness against Out-of-Distribution Magnetic Resonance Images in Alzheimer's Disease Classification [8.050897403457995]
  異なるMRIハードウェアから派生した分布外サンプルに対するロバスト性を改善するために,解釈可能性を考慮した対向訓練システムを提案する。 本報告では, 分布外のサンプルに対して有望な性能を示す予備的な結果を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-15T04:42:47Z)
• Deep AUC Maximization for Medical Image Classification: Challenges and Opportunities [60.079782224958414]
  我々は、AUCによる新たな深層学習手法による機会と課題を提示し、議論する(別名、アンダーラインbfディープアンダーラインbfAUC分類)。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-01T15:31:32Z)
• A multi-stage machine learning model on diagnosis of esophageal manometry [50.591267188664666]
  このフレームワークには、飲み込みレベルにおけるディープラーニングモデルと、学習レベルにおける機能ベースの機械学習モデルが含まれている。 これは、生のマルチスワローデータからHRM研究のCC診断を自動的に予測する最初の人工知能モデルである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-25T20:09:23Z)
• G-MIND: An End-to-End Multimodal Imaging-Genetics Framework for Biomarker Identification and Disease Classification [49.53651166356737]
  診断によって誘導される画像データと遺伝データを統合し、解釈可能なバイオマーカーを提供する新しいディープニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。 2つの機能的MRI(fMRI)パラダイムとSingle Nucleotide Polymorphism (SNP)データを含む統合失調症の集団研究で本モデルを評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-27T19:28:04Z)
• An Explainable 3D Residual Self-Attention Deep Neural Network FOR Joint Atrophy Localization and Alzheimer's Disease Diagnosis using Structural MRI [22.34325971680329]
  我々は,3D Residual Attention Deep Neural Network(3D ResAttNet)を導入し,SMRIスキャンによるエンドツーエンド学習によるアルツハイマー病早期診断のためのコンピュータ支援手法を提案する。 実験結果から,提案手法は精度と一般化性の観点から,最先端モデルに対して競争上の優位性があることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-10T11:08:55Z)

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。