論文の概要: Image Augmentation Using a Task Guided Generative Adversarial Network for Age Estimation on Brain MRI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.01659v1
• Date: Tue, 3 Aug 2021 17:56:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-04 13:52:31.186617
• Title: Image Augmentation Using a Task Guided Generative Adversarial Network for Age Estimation on Brain MRI
• Title（参考訳）: 脳MRIの年齢推定のためのタスクガイド付きジェネレータネットワークを用いた画像強調
• Authors: Ruizhe Li, Matteo Bastiani, Dorothee Auer, Christian Wagner, and Xin Chen
• Abstract要約: 本稿では,データ不足を克服するGANに基づく画像合成手法を提案する。 従来のGAN損失にタスク誘導損失を加えることで、学習された低次元潜在空間と合成画像はよりタスク固有となる。 提案手法は,深い畳み込みニューラルネットワークに基づく回帰モデルと,タスク誘導分岐を伴わないGANに基づく画像合成法より優れている(統計的に有意)。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.051767128521292
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Brain age estimation based on magnetic resonance imaging (MRI) is an active research area in early diagnosis of some neurodegenerative diseases (e.g. Alzheimer, Parkinson, Huntington, etc.) for elderly people or brain underdevelopment for the young group. Deep learning methods have achieved the state-of-the-art performance in many medical image analysis tasks, including brain age estimation. However, the performance and generalisability of the deep learning model are highly dependent on the quantity and quality of the training data set. Both collecting and annotating brain MRI data are extremely time-consuming. In this paper, to overcome the data scarcity problem, we propose a generative adversarial network (GAN) based image synthesis method. Different from the existing GAN-based methods, we integrate a task-guided branch (a regression model for age estimation) to the end of the generator in GAN. By adding a task-guided loss to the conventional GAN loss, the learned low-dimensional latent space and the synthesised images are more task-specific. It helps to boost the performance of the down-stream task by combining the synthesised images and real images for model training. The proposed method was evaluated on a public brain MRI data set for age estimation. Our proposed method outperformed (statistically significant) a deep convolutional neural network based regression model and the GAN-based image synthesis method without the task-guided branch. More importantly, it enables the identification of age-related brain regions in the image space. The code is available on GitHub (https://github.com/ruizhe-l/tgb-gan).
• Abstract（参考訳）: MRI(MRI)に基づく脳年齢推定は、神経変性疾患の早期診断において活発な研究領域である。 アルツハイマー、パーキンソン、ハンティントンなど) 若いグループのために 高齢者や脳の未発達者のためにです 深層学習法は、脳年齢推定を含む多くの医療画像解析タスクにおいて最先端のパフォーマンスを達成した。 しかし、ディープラーニングモデルの性能と一般性は、トレーニングデータセットの量と品質に大きく依存している。 脳MRIデータの収集と注釈付けはどちらも非常に時間がかかる。 本稿では,データ不足問題を解決するため,gan(generative adversarial network)に基づく画像合成手法を提案する。 既存のganベースの手法とは異なり、ganのジェネレータの終端にタスク誘導分岐(年齢推定のための回帰モデル)を統合する。 従来のGAN損失にタスク誘導損失を加えることで、学習された低次元の潜在空間と合成画像はよりタスク固有となる。 合成画像と実画像を組み合わせてモデルトレーニングを行うことで、ダウンストリームタスクのパフォーマンス向上を支援する。 提案手法は, 年齢推定のためのパブリック脳MRIデータセットを用いて評価した。 提案手法は, 深層畳み込みニューラルネットワークに基づく回帰モデルと, タスク誘導分岐を伴わないgan画像合成法を上回った(統計的に有意な)。 さらに重要なのは、画像空間内の年齢関連脳領域の識別を可能にすることだ。 コードはgithubで入手できる(https://github.com/ruizhe-l/tgb-gan)。

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