Fugu-MT 論文翻訳(概要): Evaluation of augmentation methods in classifying autism spectrum disorders from fMRI data with 3D convolutional neural networks

論文の概要: Evaluation of augmentation methods in classifying autism spectrum disorders from fMRI data with 3D convolutional neural networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.10489v1
Date: Wed, 20 Oct 2021 11:03:17 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-10-23 21:07:01.147172
Title: Evaluation of augmentation methods in classifying autism spectrum disorders from fMRI data with 3D convolutional neural networks
Title（参考訳）: 3次元畳み込みニューラルネットワークを用いたfMRIデータからの自閉症スペクトラム障害の分類法の検討
Authors: Johan J\"onemo, David Abramian, Anders Eklund
Abstract要約: 我々は,3D畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を前処理した1,112人の被験者の安静状態誘導体を用いて分類を行う。以上の結果から,Augmentationはテスト精度をわずかに改善するだけであることがわかった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Classifying subjects as healthy or diseased using neuroimaging data has gained a lot of attention during the last 10 years. Here we apply deep learning to derivatives from resting state fMRI data, and investigate how different 3D augmentation techniques affect the test accuracy. Specifically, we use resting state derivatives from 1,112 subjects in ABIDE preprocessed to train a 3D convolutional neural network (CNN) to perform the classification. Our results show that augmentation only provide minor improvements to the test accuracy.
Abstract（参考訳）: 神経画像データを使って被験者を健康的または病気と分類することは、過去10年間に多くの注目を集めてきた。本稿では, 静止状態のfMRIデータから導出したディープラーニングを適用し, 異なる3次元増強技術がテスト精度に与える影響について検討する。具体的には、3D畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を前処理した1,112人の被験者の安静状態誘導体を用いて分類を行う。その結果,強化はテスト精度にわずかな改善しか与えないことがわかった。

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