論文の概要: SrvfNet: A Generative Network for Unsupervised Multiple Diffeomorphic
Shape Alignment
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.13449v1
- Date: Tue, 27 Apr 2021 19:49:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-29 12:54:11.250037
- Title: SrvfNet: A Generative Network for Unsupervised Multiple Diffeomorphic
Shape Alignment
- Title(参考訳): SrvfNet: 教師なし多相形状アライメントのための生成ネットワーク
- Authors: Elvis Nunez, Andrew Lizarraga, and Shantanu H. Joshi
- Abstract要約: SrvfNetは、関数データの大規模なコレクションを複数アライメントする、ジェネレーティブなディープラーニングフレームワークである。
提案するフレームワークは完全に教師なしであり,事前定義されたテンプレートに整合すると同時に,データから最適なテンプレートを共同で予測することができる。
我々は, 磁気共鳴画像(MRI)データからの拡散プロファイルだけでなく, 合成データ上で検証することで, フレームワークの強度を実証する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 6.404122934568859
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: We present SrvfNet, a generative deep learning framework for the joint
multiple alignment of large collections of functional data comprising
square-root velocity functions (SRVF) to their templates. Our proposed
framework is fully unsupervised and is capable of aligning to a predefined
template as well as jointly predicting an optimal template from data while
simultaneously achieving alignment. Our network is constructed as a generative
encoder-decoder architecture comprising fully-connected layers capable of
producing a distribution space of the warping functions. We demonstrate the
strength of our framework by validating it on synthetic data as well as
diffusion profiles from magnetic resonance imaging (MRI) data.
- Abstract(参考訳): 本稿では,平方根速度関数(srvf)を含む大規模関数データの集合をテンプレートにアライメントするための生成的ディープラーニングフレームワークであるsrvfnetを提案する。
提案するフレームワークは完全に教師なしであり,事前定義されたテンプレートにアライメントでき,同時にデータから最適なテンプレートを予測できる。
本ネットワークは,ワーピング関数の分布空間を生成できる完全連結層からなる生成エンコーダ・デコーダアーキテクチャとして構成する。
我々は, 磁気共鳴画像(MRI)データからの拡散プロファイルだけでなく, 合成データ上で検証することで, フレームワークの強度を実証する。
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