論文の概要: TransforMesh: A Transformer Network for Longitudinal modeling of
Anatomical Meshes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.00532v1
- Date: Wed, 1 Sep 2021 14:21:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-09-03 14:05:34.413861
- Title: TransforMesh: A Transformer Network for Longitudinal modeling of
Anatomical Meshes
- Title（参考訳）: transformesh:解剖学的メッシュの縦型モデリングのためのトランスフォーマーネットワーク
- Authors: Ignacio Sarasua, Sebastian Polsterl, Christian Wachinger
- Abstract要約: 本稿では3次元解剖学的メッシュ上での縦方向の形状変化をモデル化するトランスフォーメシュ・アテンポラルネットワークを提案する。
その結果,TransforMeshは他のベースラインアーキテクチャよりも形状トラジェクトリをモデル化できることがわかった。
また,AD患者における構造異常の検出におけるTransforMeshの有用性についても検討した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.812718493682454
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The longitudinal modeling of neuroanatomical changes related to Alzheimer's
disease (AD) is crucial for studying the progression of the disease. To this
end, we introduce TransforMesh, a spatio-temporal network based on transformers
that models longitudinal shape changes on 3D anatomical meshes. While
transformer and mesh networks have recently shown impressive performances in
natural language processing and computer vision, their application to medical
image analysis has been very limited. To the best of our knowledge, this is the
first work that combines transformer and mesh networks. Our results show that
TransforMesh can model shape trajectories better than other baseline
architectures that do not capture temporal dependencies. Moreover, we also
explore the capabilities of TransforMesh in detecting structural anomalies of
the hippocampus in patients developing AD.
- Abstract（参考訳）: アルツハイマー病(AD)に関連する神経解剖学的変化の経時的モデリングは、疾患の進行を研究する上で重要である。
この目的のために,3次元解剖学的メッシュ上での縦方向の形状変化をモデル化するトランスフォーメシュを導入した。
トランスフォーマーとメッシュネットワークは最近、自然言語処理とコンピュータビジョンで印象的なパフォーマンスを示しているが、医療画像解析への応用は非常に限られている。
私たちの知る限りでは、これはトランスフォーマーとメッシュネットワークを組み合わせた最初の作業です。
その結果、transformeshは時間依存を捉えない他のベースラインアーキテクチャよりも形跡をモデル化できることがわかった。
また,AD患者における海馬構造異常の検出におけるTransforMeshの有用性についても検討した。
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