論文の概要: Inter-Domain Alignment for Predicting High-Resolution Brain Networks
Using Teacher-Student Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.03452v1
- Date: Wed, 6 Oct 2021 09:31:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-08 15:51:35.543124
- Title: Inter-Domain Alignment for Predicting High-Resolution Brain Networks
Using Teacher-Student Learning
- Title（参考訳）: 教師学習を用いた高分解能脳ネットワーク予測のためのドメイン間アライメント
- Authors: Basar Demir, Alaa Bessadok, and Islem Rekik
- Abstract要約: 本稿では,脳グラフを超解する知識蒸留ネットワーク(L2S-KDnet)による脳グラフの超解法を提案する。
教師ネットワークは、まず、LR脳グラフの埋め込みを学習し、第二に、得られた潜在表現をHR基底真理データ分布に整合させる方法を学ぶグラフエンコーダデコーダである。
次に、学生ネットワークは、教師から受け継いだ予測されたHRグラフのトポロジ的構造とともに、整列した脳グラフの知識を学習する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Accurate and automated super-resolution image synthesis is highly desired
since it has the great potential to circumvent the need for acquiring high-cost
medical scans and a time-consuming preprocessing pipeline of neuroimaging data.
However, existing deep learning frameworks are solely designed to predict
high-resolution (HR) image from a low-resolution (LR) one, which limits their
generalization ability to brain graphs (i.e., connectomes). A small body of
works has focused on superresolving brain graphs where the goal is to predict a
HR graph from a single LR graph. Although promising, existing works mainly
focus on superresolving graphs belonging to the same domain (e.g., functional),
overlooking the domain fracture existing between multimodal brain data
distributions (e.g., morphological and structural). To this aim, we propose a
novel inter-domain adaptation framework namely, Learn to SuperResolve Brain
Graphs with Knowledge Distillation Network (L2S-KDnet), which adopts a
teacher-student paradigm to superresolve brain graphs. Our teacher network is a
graph encoder-decoder that firstly learns the LR brain graph embeddings, and
secondly learns how to align the resulting latent representations to the HR
ground truth data distribution using an adversarial regularization. Ultimately,
it decodes the HR graphs from the aligned embeddings. Next, our student network
learns the knowledge of the aligned brain graphs as well as the topological
structure of the predicted HR graphs transferred from the teacher. We further
leverage the decoder of the teacher to optimize the student network. L2S-KDnet
presents the first TS architecture tailored for brain graph super-resolution
synthesis that is based on inter-domain alignment. Our experimental results
demonstrate substantial performance gains over benchmark methods.
- Abstract（参考訳）: 高精度で自動化された超解像画像合成は、高コストな医療スキャンと時間を要するニューロイメージングデータの前処理パイプラインの獲得を回避できる大きな可能性を秘めているため、非常に望まれている。
しかし、既存のディープラーニングフレームワークは、低解像度(LR)画像から高解像度(HR)画像を予測するためにのみ設計されており、その一般化能力は脳グラフ(コネクトーム)に制限される。
少数の研究は、単一のLRグラフからHRグラフを予測することを目的として、脳グラフの超解法に焦点を当てている。
有望ではあるが、既存の研究は、主に同じドメインに属する超解法グラフ(例えば、機能)に焦点を当て、マルチモーダルな脳データ分布(例えば、形態学と構造学)の間に存在する領域の破壊を見渡す。
そこで本研究では,脳グラフの超解法に教師-学生パラダイムを取り入れた,知識蒸留ネットワーク(L2S-KDnet)を用いた新たなドメイン間適応フレームワークを提案する。
教師ネットワークは,まずlrブレイングラフ埋め込みを学習するグラフエンコーダ・デコーダであり,次に,相反正規化を用いたhrグランド・真実データ分布への潜在表現の調整方法を学ぶ。
最終的に、HRグラフをアライメントされた埋め込みからデコードする。
次に,学生ネットワークは,教師から伝達される予測されたhrグラフの位相構造だけでなく,アライメントされた脳グラフの知識を学習する。
さらに,教師のデコーダを利用して学生ネットワークを最適化する。
L2S-KDnetは、ドメイン間のアライメントに基づく脳グラフ超解像合成に適した最初のTSアーキテクチャを提供する。
評価実験の結果,ベンチマーク法よりもかなりの性能向上を示した。
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