論文の概要: Latent linear dynamics in spatiotemporal medical data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.00930v1
- Date: Mon, 1 Mar 2021 11:42:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-03 16:50:19.739200
- Title: Latent linear dynamics in spatiotemporal medical data
- Title(参考訳): 時空間医療データにおける潜在線形ダイナミクス
- Authors: Niklas Gunnarsson, Jens Sj\"olund and Thomas B. Sch\"on
- Abstract要約: 逐次的画像のみに基づいて,システムの基盤となるダイナミクスを識別する教師なしモデルを提案する。
モデルは、入力を隠れ状態過程と観察された潜伏過程の間に線形関係が保たれる低次元潜伏空間にマッピングする。
システムダイナミクスの知識は、デノイジング、欠落値のインプテーション、将来の画像フレームの補間を可能にする。
- 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: Spatiotemporal imaging is common in medical imaging, with applications in
e.g. cardiac diagnostics, surgical guidance and radiotherapy monitoring. In
this paper, we present an unsupervised model that identifies the underlying
dynamics of the system, only based on the sequential images. The model maps the
input to a low-dimensional latent space wherein a linear relationship holds
between a hidden state process and the observed latent process. Knowledge of
the system dynamics enables denoising, imputation of missing values and
extrapolation of future image frames. We use a Variational Auto-Encoder (VAE)
for the dimensionality reduction and a Linear Gaussian State Space Model
(LGSSM) for the latent dynamics. The model, known as a Kalman Variational
Auto-Encoder, is end-to-end trainable and the weights, both in the VAE and
LGSSM, are simultaneously updated by maximizing the evidence lower bound of the
marginal log likelihood. Our experiment, on cardiac ultrasound time series,
shows that the dynamical model provide better reconstructions than a similar
model without dynamics. And also possibility to impute and extrapolate for
missing samples.
- Abstract(参考訳): 時空間イメージングは医用画像において一般的であり、例えば、応用される。
心臓診断 外科的指導 放射線治療の監視
本稿では,シーケンシャルな画像のみに基づいて,システムの基盤となるダイナミクスを識別する教師なしモデルを提案する。
モデルは、入力を隠れ状態過程と観察された潜伏過程の間に線形関係が保たれる低次元潜伏空間にマッピングする。
システムダイナミクスの知識は、デノイジング、欠落値のインプテーション、将来の画像フレームの補間を可能にする。
本研究では,次元低減のための変分自動エンコーダ (VAE) と,潜在力学のための線形ガウス状態空間モデル (LGSSM) を用いる。
Kalman Variational Auto-Encoderとして知られているこのモデルは、エンドツーエンドのトレーニング可能であり、VAEとLSSSMの両方のウェイトは、限界ログの可能性の低い境界の証拠を最大化することによって同時に更新される。
心臓超音波時系列実験により, ダイナミックスを伴わない類似モデルよりも, ダイナミックスモデルの方が優れた再現性が得られることが示された。
そして、欠落したサンプルをインプットし、外挿する可能性もあります。
関連論文リスト
- Explainable Deep Learning for Tumor Dynamic Modeling and Overall
Survival Prediction using Neural-ODE [0.0]
本稿では,腫瘍ダイナミックニューラル-ODEを薬理学的インフォームドニューラルネットワークとして用いることを提案する。
我々は,TDNODEが既存のモデルの重要な限界を克服し,乱れたデータから偏りのない予測を行うことを示す。
得られた測定値を用いて,患者の全身生存率(OS)を高い精度で予測できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-02T18:08:27Z) - Individualized Dosing Dynamics via Neural Eigen Decomposition [51.62933814971523]
ニューラル固有微分方程式アルゴリズム(NESDE)を導入する。
NESDEは個別化モデリング、新しい治療ポリシーへの調整可能な一般化、高速で連続的でクローズドな予測を提供する。
本研究は, 総合的・現実的な医療問題におけるNESDEの堅牢性を実証し, 学習力学を用いて, 模擬医療体育環境の公開を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-24T17:01:51Z) - Controllable Mind Visual Diffusion Model [58.83896307930354]
脳信号の可視化は、人間の視覚システムとコンピュータビジョンモデルの間の重要なインターフェースとして機能する活発な研究領域として登場した。
我々は、制御可能なマインドビジュアルモデル拡散(CMVDM)と呼ばれる新しいアプローチを提案する。
CMVDMは属性アライメントとアシスタントネットワークを用いてfMRIデータから意味情報とシルエット情報を抽出する。
そして、制御モデルを利用して抽出した情報を画像合成に活用し、セマンティクスやシルエットの観点から視覚刺激によく似た画像を生成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-17T11:36:40Z) - Analysis of Numerical Integration in RNN-Based Residuals for Fault
Diagnosis of Dynamic Systems [0.6999740786886536]
本論文は,重度トラックの後処理システムの事例スタディを含み,これらの技術が故障診断性能を向上させる可能性を明らかにする。
データ駆動モデリングと機械学習は、動的システムの振る舞いをモデル化するために広く使われている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-08T12:48:18Z) - Fast Unsupervised Brain Anomaly Detection and Segmentation with
Diffusion Models [1.6352599467675781]
脳画像における異常検出とセグメント分割のための拡散モデルに基づく手法を提案する。
拡散モデルは,2次元CTおよびMRIデータを用いた一連の実験において,自己回帰的アプローチと比較して競争性能が向上する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-07T17:30:43Z) - Decomposed Linear Dynamical Systems (dLDS) for learning the latent
components of neural dynamics [6.829711787905569]
本稿では,時系列データの非定常および非線形の複雑なダイナミクスを表現した新しい分解力学系モデルを提案する。
我々のモデルは辞書学習によって訓練され、最近の結果を利用してスパースベクトルを時間とともに追跡する。
連続時間と離散時間の両方の指導例において、我々のモデルは元のシステムによく近似できることを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-07T02:25:38Z) - Capturing Actionable Dynamics with Structured Latent Ordinary
Differential Equations [68.62843292346813]
本稿では,その潜在表現内でのシステム入力の変動をキャプチャする構造付き潜在ODEモデルを提案する。
静的変数仕様に基づいて,本モデルではシステムへの入力毎の変動要因を学習し,潜在空間におけるシステム入力の影響を分離する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-25T20:00:56Z) - Mixed Effects Neural ODE: A Variational Approximation for Analyzing the
Dynamics of Panel Data [50.23363975709122]
パネルデータ解析に(固定・ランダムな)混合効果を取り入れたME-NODEという確率モデルを提案する。
我々は、Wong-Zakai定理によって提供されるSDEの滑らかな近似を用いて、我々のモデルを導出できることを示す。
次に、ME-NODEのためのエビデンスに基づく下界を導出し、(効率的な)トレーニングアルゴリズムを開発する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-18T22:41:51Z) - Using scientific machine learning for experimental bifurcation analysis
of dynamic systems [2.204918347869259]
本研究は、極限サイクルを持つ物理非線形力学系に対する普遍微分方程式(UDE)モデルの訓練に焦点をあてる。
数値シミュレーションによりトレーニングデータを生成する例を考察するとともに,提案するモデリング概念を物理実験に適用する。
ニューラルネットワークとガウス過程の両方を、力学モデルと共に普遍近似器として使用し、UDEモデリングアプローチの正確性と堅牢性を批判的に評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-22T15:43:03Z) - Integrating Expert ODEs into Neural ODEs: Pharmacology and Disease
Progression [71.7560927415706]
潜在ハイブリッドモデル(LHM)は、専門家が設計したODEのシステムと機械学習したNeural ODEを統合し、システムのダイナミクスを完全に記述する。
新型コロナウイルス患者のLHMと実世界の集中治療データについて検討した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-05T11:42:45Z) - Dynamic Mode Decomposition in Adaptive Mesh Refinement and Coarsening
Simulations [58.720142291102135]
動的モード分解(DMD)はコヒーレントなスキームを抽出する強力なデータ駆動方式である。
本稿では,異なるメッシュトポロジと次元の観測からDMDを抽出する戦略を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-28T22:14:25Z)
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。