論文の概要: Self-Supervised Longitudinal Neighbourhood Embedding
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.03840v2
- Date: Tue, 9 Mar 2021 02:44:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-10 12:24:04.028778
- Title: Self-Supervised Longitudinal Neighbourhood Embedding
- Title（参考訳）: 自己監督型縦横型埋め込み
- Authors: Jiahong Ouyang and Qingyu Zhao and Ehsan Adeli and Edith V Sullivan
and Adolf Pfefferbaum and Greg Zaharchuk and Kilian M Pohl
- Abstract要約: 縦横埋め込みという表現学習のための自己指導型戦略を提案する。
コントラスト学習の概念に動機づけられたLNEは、異なる対象の軌道ベクトル間の類似性を明示的にモデル化する。
2つのニューロイメージング研究の縦方向T1w MRIにLNEを適用します:274の健康な被験者からなるデータセットと、アルツハイマー病ニューロイメージングイニシアティブ。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.633165258766418
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Longitudinal MRIs are often used to capture the gradual deterioration of
brain structure and function caused by aging or neurological diseases.
Analyzing this data via machine learning generally requires a large number of
ground-truth labels, which are often missing or expensive to obtain. Reducing
the need for labels, we propose a self-supervised strategy for representation
learning named Longitudinal Neighborhood Embedding (LNE). Motivated by concepts
in contrastive learning, LNE explicitly models the similarity between
trajectory vectors across different subjects. We do so by building a graph in
each training iteration defining neighborhoods in the latent space so that the
progression direction of a subject follows the direction of its neighbors. This
results in a smooth trajectory field that captures the global morphological
change of the brain while maintaining the local continuity. We apply LNE to
longitudinal T1w MRIs of two neuroimaging studies: a dataset composed of 274
healthy subjects, and Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI,
N=632). The visualization of the smooth trajectory vector field and superior
performance on downstream tasks demonstrate the strength of the proposed method
over existing self-supervised methods in extracting information associated with
normal aging and in revealing the impact of neurodegenerative disorders. The
code is available at
\url{https://github.com/ouyangjiahong/longitudinal-neighbourhood-embedding.git}.
- Abstract（参考訳）: 経時的MRIは、老化や神経疾患によって引き起こされる脳構造と機能の段階的な劣化を捉えるためにしばしば用いられる。
このデータを機械学習で分析するには、多くの場合、大量の基幹ラベルを必要とする。
ラベルの必要性を低減し,LNE(Longitudinal Neighborhood Embedding)と呼ばれる表現学習のための自己監督型戦略を提案する。
コントラスト学習の概念に動機づけられたLNEは、異なる対象の軌道ベクトル間の類似性を明示的にモデル化する。
我々は、各トレーニング反復において、被写体の進行方向が隣人の方向に従うように、潜在空間内の近傍を定義するグラフを構築する。
これにより、局所的な連続性を維持しながら、脳のグローバルな形態変化を捉えるスムーズな軌道場が得られる。
健常者274名からなるデータセットとアルツハイマー病神経画像イニシアチブ(ADNI, N=632)の2種類の縦断的T1wMRIにLNEを適用した。
滑らかな軌道ベクトル場の可視化と下流課題における優れた性能は, 正常な加齢に伴う情報抽出と神経変性障害の影響を明らかにする上で, 既存の自己教師あり手法よりも, 提案手法の強みを示す。
コードは \url{https://github.com/ouyangjiahong/longitudinal-neighbourhood-embedding.git}で入手できる。
関連論文リスト
- Topology-Aware Graph Augmentation for Predicting Clinical Trajectories in Neurocognitive Disorders [27.280927277680515]
本稿では、一般化可能なエンコーダをトレーニングするためのプレテキストモデルと、下流タスクを実行するためのタスク固有モデルからなるトポロジ対応グラフ拡張(TGA)フレームワークを提案する。
1,688 fMRIでの実験では、TGAがいくつかの最先端の手法より優れていることが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-31T19:37:20Z) - Knowledge-Guided Prompt Learning for Lifespan Brain MR Image Segmentation [53.70131202548981]
本稿では,脳MRIにKGPL(Knowledge-Guided Prompt Learning)を用いた2段階のセグメンテーションフレームワークを提案する。
具体的には,大規模データセットと準最適ラベルを用いたトレーニング前セグメンテーションモデルについて述べる。
知識的プロンプトの導入は、解剖学的多様性と生物学的プロセスの間の意味的関係を捉えている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-31T04:32:43Z) - Interpretable Spatio-Temporal Embedding for Brain Structural-Effective Network with Ordinary Differential Equation [56.34634121544929]
本研究では,まず動的因果モデルを用いて脳効果ネットワークを構築する。
次に、STE-ODE(Spatio-Temporal Embedding ODE)と呼ばれる解釈可能なグラフ学習フレームワークを導入する。
このフレームワークは、構造的および効果的なネットワーク間の動的相互作用を捉えることを目的とした、特異的に設計されたノード埋め込み層を含んでいる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-21T20:37:07Z) - LSOR: Longitudinally-Consistent Self-Organized Representation Learning [14.10874160164196]
長手脳MRIにディープラーニングモデルを適用する場合、解釈可能性が重要な問題である。
この問題に対処する1つの方法は、自己組織化マップ(SOM)を介してディープラーニングによって生成される高次元潜在空間を可視化することである。
脳年齢によって階層化された高次元の解釈可能な表現を導出する最初の自己教師型SOM手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-30T01:31:24Z) - Cross-Modal Causal Intervention for Medical Report Generation [109.83549148448469]
医療報告生成(MRG)は、コンピュータ支援診断と治療指導に不可欠である。
視覚的および言語的バイアスによって引き起こされる画像テキストデータ内の素早い相関のため、病変領域を確実に記述した正確なレポートを生成することは困難である。
本稿では,視覚分解モジュール (VDM) と言語分解モジュール (LDM) からなるMRGのための新しい視覚言語因果干渉 (VLCI) フレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-16T07:23:55Z) - DBGDGM: Dynamic Brain Graph Deep Generative Model [63.23390833353625]
グラフは機能的磁気画像(fMRI)データから得られる脳活動の自然な表現である。
機能的接続ネットワーク(FCN)として知られる解剖学的脳領域のクラスターは、脳の機能や機能不全を理解するのに有用なバイオマーカーとなる時間的関係を符号化することが知られている。
しかし、以前の研究は脳の時間的ダイナミクスを無視し、静的グラフに焦点を当てていた。
本稿では,脳の領域を時間的に進化するコミュニティにクラスタリングし,非教師なしノードの動的埋め込みを学習する動的脳グラフ深部生成モデル(DBGDGM)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-26T20:45:30Z) - fMRI from EEG is only Deep Learning away: the use of interpretable DL to
unravel EEG-fMRI relationships [68.8204255655161]
多チャンネル脳波データからいくつかの皮質下領域の活性を回復するための解釈可能な領域基底解を提案する。
我々は,皮質下核の血行動態信号の頭皮脳波予測の空間的・時間的パターンを復元する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-23T15:11:37Z) - Reducing Catastrophic Forgetting in Self Organizing Maps with
Internally-Induced Generative Replay [67.50637511633212]
生涯学習エージェントは、パターン知覚データの無限のストリームから継続的に学習することができる。
適応するエージェントを構築する上での歴史的難しさの1つは、ニューラルネットワークが新しいサンプルから学ぶ際に、以前取得した知識を維持するのに苦労していることである。
この問題は破滅的な忘れ(干渉)と呼ばれ、今日の機械学習の領域では未解決の問題のままである。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-09T07:11:14Z) - Dynamic Adaptive Spatio-temporal Graph Convolution for fMRI Modelling [0.0]
本稿では,動的適応時間グラフ畳み込み(DASTGCN)モデルを提案する。
提案手法により,レイヤワイドグラフ構造学習モジュールによる脳領域間の動的接続のエンドツーエンド推論が可能となる。
我々は,安静時機能スキャンを用いて,英国ビオバンクのパイプラインを年齢・性別分類タスクとして評価した。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-26T07:19:47Z) - Longitudinal Self-Supervised Learning [13.094393751939837]
グラウンド・トゥルース・ラベルは神経科学においてしばしば欠落しているか高価である。
本稿では,MRIと潜在画像表現の関連因子間の多変量写像を定式化することにより,歪みの新たな定義を提案する。
我々は、画像表現から脳年齢を乱すコサインロスを伴う標準的な自動符号化構造を用いて、LSSL(Longitudinal Self-Supervised Learning)というモデルを実装した。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-12T03:35:17Z) - Longitudinal Pooling & Consistency Regularization to Model Disease
Progression from MRIs [11.979581631288832]
本稿では,新しい縦型プール層に特徴抽出を結合させることにより,来訪者間の特徴を結合することを提案する。
アルツハイマー病神経画像イニシアチブ(ADNI)は,正常な274例とアルコール使用障害(AUD)329例からなる。
これら3つの実験において、我々の方法は、他の広く使われている縦断的分類法よりも優れているため、脳への条件の影響をより正確に追跡するのに一意に寄与する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-03-31T05:28:51Z)
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。