論文の概要: An augmentation strategy to mimic multi-scanner variability in MRI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.12595v1
• Date: Tue, 23 Mar 2021 14:49:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-24 20:22:02.206012
• Title: An augmentation strategy to mimic multi-scanner variability in MRI
• Title（参考訳）: MRIにおけるマルチスキャナ変動を模倣する拡張戦略
• Authors: Maria Ines Meyer, Ezequiel de la Rosa, Nuno Barros, Roberto Paolella, Koen Van Leemput and Diana M. Sima
• Abstract要約: ほとんどの公開脳MRIデータセットは、スキャナーとプロトコルの点で非常に均質です。 このようなデータから学習するモデルがマルチセンタデータやマルチスキャナデータに一般化することは困難です。 本研究では,実世界の臨床データにみられる強度とコントラストの差分を近似するために,新しいデータ拡張手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2839215671218125
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Most publicly available brain MRI datasets are very homogeneous in terms of scanner and protocols, and it is difficult for models that learn from such data to generalize to multi-center and multi-scanner data. We propose a novel data augmentation approach with the aim of approximating the variability in terms of intensities and contrasts present in real world clinical data. We use a Gaussian Mixture Model based approach to change tissue intensities individually, producing new contrasts while preserving anatomical information. We train a deep learning model on a single scanner dataset and evaluate it on a multi-center and multi-scanner dataset. The proposed approach improves the generalization capability of the model to other scanners not present in the training data.
• Abstract（参考訳）: 一般に公開されているほとんどの脳MRIデータセットは、スキャナーとプロトコルの観点から非常に均一であり、そのようなデータから学習したモデルがマルチセンターおよびマルチスキャナーデータに一般化することは困難である。 本研究では,実世界の臨床データにみられる強度とコントラストの差分を近似するために,新しいデータ拡張手法を提案する。 ガウス混合モデルを用いて組織強度を個別に変化させ,解剖学的情報を保存しながら新たなコントラストを生成する。 我々は、単一のスキャナーデータセットでディープラーニングモデルをトレーニングし、マルチセンターおよびマルチスキャナーデータセットで評価する。 提案手法は,トレーニングデータに存在しない他のスキャナへのモデルの一般化能力を向上させる。

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