論文の概要: Morphological feature visualization of Alzheimer's disease via Multidirectional Perception GAN

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.12886v1
• Date: Thu, 25 Nov 2021 03:24:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-29 17:53:16.052494
• Title: Morphological feature visualization of Alzheimer's disease via Multidirectional Perception GAN
• Title（参考訳）: 多方向知覚GANによるアルツハイマー病の形態的特徴の可視化
• Authors: Wen Yu, Baiying Lei, Yanyan Shen, Shuqiang Wang, Yong Liu, Zhiguang Feng, Yong Hu, Michael K. Ng
• Abstract要約: アルツハイマー病(AD)の重症度を示す形態的特徴を可視化するために, 新規な多方向知覚生成適応ネットワーク(MP-GAN)を提案する。 MP-GANは既存の手法に比べて優れた性能を発揮する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.50404819220093
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The diagnosis of early stages of Alzheimer's disease (AD) is essential for timely treatment to slow further deterioration. Visualizing the morphological features for the early stages of AD is of great clinical value. In this work, a novel Multidirectional Perception Generative Adversarial Network (MP-GAN) is proposed to visualize the morphological features indicating the severity of AD for patients of different stages. Specifically, by introducing a novel multidirectional mapping mechanism into the model, the proposed MP-GAN can capture the salient global features efficiently. Thus, by utilizing the class-discriminative map from the generator, the proposed model can clearly delineate the subtle lesions via MR image transformations between the source domain and the pre-defined target domain. Besides, by integrating the adversarial loss, classification loss, cycle consistency loss and \emph{L}1 penalty, a single generator in MP-GAN can learn the class-discriminative maps for multiple-classes. Extensive experimental results on Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) dataset demonstrate that MP-GAN achieves superior performance compared with the existing methods. The lesions visualized by MP-GAN are also consistent with what clinicians observe.
• Abstract（参考訳）: アルツハイマー病 (AD) の早期診断は, 経時的治療に必要であり, さらなる悪化を遅らせる。 ADの初期段階における形態学的特徴の可視化は臨床的に非常に有用である。 本研究では,異なる段階の患者に対するADの重症度を示す形態的特徴を可視化するために,MP-GAN(Multidirectional Perception Generative Adversarial Network)を提案する。 具体的には、モデルに新しい多方向マッピング機構を導入することで、提案したMP-GANはより効率的なグローバルな特徴を捉えることができる。 したがって、生成元からのクラス識別マップを利用することで、ソース領域と予め定義されたターゲット領域の間のMR画像変換により、微妙な病変を明確化することができる。 さらに,MP-GANの1つの生成器は,対向的損失,分類的損失,サイクル整合性損失,および<emph{L}1ペナルティを統合することで,複数のクラスに対するクラス識別マップを学習することができる。 アルツハイマー病神経画像イニシアチブ(ADNI)データセットの大規模な実験結果から,MP-GANは既存の方法と比較して優れた性能を発揮することが示された。 mp-ganで可視化された病変も臨床医の観察と一致している。

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