論文の概要: Benchmarking CNN on 3D Anatomical Brain MRI: Architectures, Data Augmentation and Deep Ensemble Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.01132v2
• Date: Mon, 17 Apr 2023 12:48:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-19 01:20:45.658503
• Title: Benchmarking CNN on 3D Anatomical Brain MRI: Architectures, Data Augmentation and Deep Ensemble Learning
• Title（参考訳）: 3次元解剖学的脳MRIにおけるCNNのベンチマーク:アーキテクチャ、データ拡張、ディープラーニング
• Authors: Benoit Dufumier, Pietro Gori, Ilaria Battaglia, Julie Victor, Antoine Grigis, Edouard Duchesnay
• Abstract要約: 我々は最近のSOTA(State-of-the-art)3D CNNの広範なベンチマークを提案し、データ拡張と深層アンサンブル学習の利点も評価した。 年齢予測,性別分類,統合失調症診断の3つの課題について,N=10kスキャンを含む多地点の脳解剖学的MRIデータセットを用いて実験を行った。 その結果,VBM画像の予測精度は擬似RAWデータよりも有意に向上した。 DenseNetとSmall-DenseNetは、私たちが提案したより軽量なバージョンで、すべてのデータレシエーションのパフォーマンスにおいて優れた妥協を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1446056201053185
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Deep Learning (DL) and specifically CNN models have become a de facto method for a wide range of vision tasks, outperforming traditional machine learning (ML) methods. Consequently, they drew a lot of attention in the neuroimaging field in particular for phenotype prediction or computer-aided diagnosis. However, most of the current studies often deal with small single-site cohorts, along with a specific pre-processing pipeline and custom CNN architectures, which make them difficult to compare to. We propose an extensive benchmark of recent state-of-the-art (SOTA) 3D CNN, evaluating also the benefits of data augmentation and deep ensemble learning, on both Voxel-Based Morphometry (VBM) pre-processing and quasi-raw images. Experiments were conducted on a large multi-site 3D brain anatomical MRI data-set comprising N=10k scans on 3 challenging tasks: age prediction, sex classification, and schizophrenia diagnosis. We found that all models provide significantly better predictions with VBM images than quasi-raw data. This finding evolved as the training set approaches 10k samples where quasi-raw data almost reach the performance of VBM. Moreover, we showed that linear models perform comparably with SOTA CNN on VBM data. We also demonstrated that DenseNet and tiny-DenseNet, a lighter version that we proposed, provide a good compromise in terms of performance in all data regime. Therefore, we suggest to employ them as the architectures by default. Critically, we also showed that current CNN are still very biased towards the acquisition site, even when trained with N=10k multi-site images. In this context, VBM pre-processing provides an efficient way to limit this site effect. Surprisingly, we did not find any clear benefit from data augmentation techniques. Finally, we proved that deep ensemble learning is well suited to re-calibrate big CNN models without sacrificing performance.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニング(DL)、特にCNNモデルは、さまざまなビジョンタスクのデファクトメソッドとなり、従来の機械学習(ML)メソッドよりも優れています。 その結果、特に表現型予測やコンピュータ支援診断において、神経画像の分野で多くの注目を集めた。 しかしながら、現在の研究の多くは、特定の前処理パイプラインやカスタムCNNアーキテクチャとともに、小さなシングルサイトコホートを扱うことが多いため、比較するのは困難である。 本稿では,Voxel-Based Morphometry(VBM)前処理と準RAW画像の両面から,データ拡張と深層アンサンブル学習の利点を評価するため,最近のSOTA(State-of-the-art)3D CNNの広範なベンチマークを提案する。 年齢予測,性別分類,統合失調症診断の3つの課題について,N=10kスキャンを含む多地点脳解剖学的MRIデータセットを用いて実験を行った。 その結果,VBM画像の予測精度は準RAWデータよりも有意に向上した。 トレーニングセットが10kサンプルに近づき、準ローデータがほぼVBMの性能に達すると、この発見は進化した。 さらに,線形モデルはVBMデータ上でSOTA CNNと同等に動作することを示した。 また、DenseNetとSmall-DenseNetは、私たちが提案したより軽量なバージョンで、すべてのデータ構造のパフォーマンスにおいて良い妥協をもたらすことを実証しました。 したがって、既定のアーキテクチャとして採用することを提案する。 また,N=10kのマルチサイトイメージをトレーニングしても,現在のCNNは依然として買収サイトに偏っていることも確認した。 この文脈では、VBM前処理は、このサイト効果を制限する効率的な方法を提供する。 驚いたことに、データ拡張技術の明確なメリットは見つからなかった。 最後に,大規模CNNモデルの校正に深層アンサンブル学習が適していることを確認した。

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