論文の概要: Simulating Realistic MRI variations to Improve Deep Learning model and
visual explanations using GradCAM
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.00837v1
- Date: Mon, 1 Nov 2021 11:14:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-02 22:54:26.721167
- Title: Simulating Realistic MRI variations to Improve Deep Learning model and
visual explanations using GradCAM
- Title（参考訳）: GradCAMを用いた実時間MRI変動のシミュレーションによるディープラーニングモデルと視覚的説明の改善
- Authors: Muhammad Ilyas Patel, Shrey Singla, Razeem Ahmad Ali Mattathodi, Sumit
Sharma, Deepam Gautam, Srinivasa Rao Kundeti
- Abstract要約: 修正されたHighRes3DNetモデルを用いて、脳MRIボリュームランドマーク検出問題を解く。
Grad-CAMは、モデルがフォーカスしている領域を示す粗いローカライゼーションマップを生成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In the medical field, landmark detection in MRI plays an important role in
reducing medical technician efforts in tasks like scan planning, image
registration, etc. First, 88 landmarks spread across the brain anatomy in the
three respective views -- sagittal, coronal, and axial are manually annotated,
later guidelines from the expert clinical technicians are taken
sub-anatomy-wise, for better localization of the existing landmarks, in order
to identify and locate the important atlas landmarks even in oblique scans. To
overcome limited data availability, we implement realistic data augmentation to
generate synthetic 3D volumetric data. We use a modified HighRes3DNet model for
solving brain MRI volumetric landmark detection problem. In order to visually
explain our trained model on unseen data, and discern a stronger model from a
weaker model, we implement Gradient-weighted Class Activation Mapping
(Grad-CAM) which produces a coarse localization map highlighting the regions
the model is focusing. Our experiments show that the proposed method shows
favorable results, and the overall pipeline can be extended to a variable
number of landmarks and other anatomies.
- Abstract（参考訳）: 医療分野では、MRIのランドマーク検出は、スキャン計画や画像登録などのタスクにおいて、医療技術者の努力を減らす上で重要な役割を果たす。
まず、脳の解剖学に散在する88のランドマーク -- 矢状、冠、軸 -- が手動で注釈付けされ、その後、専門臨床技術者のガイドラインは、斜めスキャンでも重要なアトラスのランドマークを特定するために、既存のランドマークのより適切な位置化のために解剖学的に取られる。
限られたデータ可用性を克服するため,合成3次元ボリュームデータを生成するために,現実的なデータ拡張を実装した。
修正されたHighRes3DNetモデルを用いて脳MRIボリュームランドマーク検出問題を解決する。
未発見のデータ上でトレーニングされたモデルを視覚的に説明し、より弱いモデルからより強固なモデルを識別するために、勾配重み付きクラスアクティベーションマッピング(grad-cam)を実装し、モデルが集中している領域を強調する粗いローカライズマップを作成します。
実験の結果,提案手法は良好な結果を示し,パイプライン全体を多数のランドマークや他の解剖学に拡張できることがわかった。
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