論文の概要: AxonNet: A self-supervised Deep Neural Network for Intravoxel Structure Estimation from DW-MRI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.11006v1
• Date: Fri, 19 Mar 2021 20:11:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-26 06:12:43.158250
• Title: AxonNet: A self-supervised Deep Neural Network for Intravoxel Structure Estimation from DW-MRI
• Title（参考訳）: AxonNet:DW-MRIによるボクセル内構造推定のための自己教師型ディープニューラルネットワーク
• Authors: Hanna Ehrlich and Mariano Rivera
• Abstract要約: ニューラルネットワーク(DNN)が拡散強調信号から情報を抽出し,脳幹を再構築する可能性を示唆する。 2つのDNNモデルを提示する:1つはボキセルの形で軸索構造を推定し、もう1つは中央ボキセルの構造を計算する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.12183405753834559
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: We present a method for estimating intravoxel parameters from a DW-MRI based on deep learning techniques. We show that neural networks (DNNs) have the potential to extract information from diffusion-weighted signals to reconstruct cerebral tracts. We present two DNN models: one that estimates the axonal structure in the form of a voxel and the other to calculate the structure of the central voxel using the voxel neighborhood. Our methods are based on a proposed parameter representation suitable for the problem. Since it is practically impossible to have real tagged data for any acquisition protocol, we used a self-supervised strategy. Experiments with synthetic data and real data show that our approach is competitive, and the computational times show that our approach is faster than the SOTA methods, even if training times are considered. This computational advantage increases if we consider the prediction of multiple images with the same acquisition protocol.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,深層学習に基づくDW-MRIからのボクセル内パラメータ推定手法を提案する。 ニューラルネットワーク(DNN)が拡散強調信号から情報を抽出し,脳幹を再構築する可能性を示唆する。 2つのDNNモデルを提案する: 1つはボクセルの形で軸索構造を推定し、もう1つはボクセル近傍を用いて中心ボクセルの構造を計算する。 提案手法は問題に適したパラメータ表現に基づいている。 買収プロトコルの真のタグ付けデータを持つことは事実上不可能であるため、自己管理戦略を用いた。 総合データと実データを用いた実験により,我々のアプローチは競争的であり,学習時間を考慮した場合であっても,計算時間はsoma法よりも高速であることが判明した。 同じ取得プロトコルで複数の画像の予測を考えると、この計算上の利点は増加する。

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