論文の概要: fMRI Multiple Missing Values Imputation Regularized by a Recurrent Denoiser

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.12602v1
• Date: Sat, 26 Sep 2020 13:56:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-14 08:35:59.913111
• Title: fMRI Multiple Missing Values Imputation Regularized by a Recurrent Denoiser
• Title（参考訳）: 繰り返しデノイザにより正規化されるfMRI多重欠測値
• Authors: David Calhas and Rui Henriques
• Abstract要約: 機能的磁気共鳴イメージング(Feature Magnetic Resonance Imaging、fMRI)は、その科学的および臨床的応用により重要な神経イメージング技術である。 アーティファクトや準最適画像解像度の存在により、高い頻度で値が失われているため、同じ品質を保証する必要がある。 本稿では,空間依存型信号計算と時間依存型信号の正規化という,2つの主要なステップからなる新しい計算手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.913755431537592
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI) is a neuroimaging technique with pivotal importance due to its scientific and clinical applications. As with any widely used imaging modality, there is a need to ensure the quality of the same, with missing values being highly frequent due to the presence of artifacts or sub-optimal imaging resolutions. Our work focus on missing values imputation on multivariate signal data. To do so, a new imputation method is proposed consisting on two major steps: spatial-dependent signal imputation and time-dependent regularization of the imputed signal. A novel layer, to be used in deep learning architectures, is proposed in this work, bringing back the concept of chained equations for multiple imputation. Finally, a recurrent layer is applied to tune the signal, such that it captures its true patterns. Both operations yield an improved robustness against state-of-the-art alternatives.
• Abstract（参考訳）: 機能的磁気共鳴イメージング(Feature Magnetic Resonance Imaging、fMRI)は、その科学的および臨床的応用により重要な神経イメージング技術である。 広く使われている画像モダリティと同様に、その品質を保証する必要があるが、人工物や準最適画像解像度の存在により、高い頻度で値が失われている。 本研究は,多変量信号データに対する欠落値の影響に着目した。 そのために,空間依存信号のインプテーションと時間依存信号の正規化という2つの主要なステップからなる新しいインプテーション法を提案する。 ディープラーニングアーキテクチャで使用される新しい層が提案され、複数のインプテーションのための連鎖方程式の概念を復活させた。 最後に、シグナルをチューニングするためにリカレント層が適用され、それが真のパターンをキャプチャする。 どちらの操作も最先端の代替品に対して堅牢性が向上する。

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