論文の概要: Steerable Pyramid Transform Enables Robust Left Ventricle Quantification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.08388v2
• Date: Tue, 2 Jul 2024 15:41:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-04 10:36:26.962234
• Title: Steerable Pyramid Transform Enables Robust Left Ventricle Quantification
• Title（参考訳）: 安定なピラミッド変換によりロバスト左室定量化が可能となる
• Authors: Xiangyang Zhu, Kede Ma, Wufeng Xue,
• Abstract要約: 左室定量化(LV)のためのロバストモデル学習法について述べる。 我々の成功は、固定されたフロントエンド処理に生物学的にインスパイアされたステアブルピラミッド変換(SPT)を採用することにある。 我々のSPT拡張モデルは、最先端の手法に比べて合理的な予測精度を達成するだけでなく、入力摂動に対する堅牢性も著しく向上している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.186574235693826
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Predicting cardiac indices has long been a focal point in the medical imaging community. While various deep learning models have demonstrated success in quantifying cardiac indices, they remain susceptible to mild input perturbations, e.g., spatial transformations, image distortions, and adversarial attacks. This vulnerability undermines confidence in using learning-based automated systems for diagnosing cardiovascular diseases. In this work, we describe a simple yet effective method to learn robust models for left ventricle (LV) quantification, encompassing cavity and myocardium areas, directional dimensions, and regional wall thicknesses. Our success hinges on employing the biologically inspired steerable pyramid transform (SPT) for fixed front-end processing, which offers three main benefits. First, the basis functions of SPT align with the anatomical structure of LV and the geometric features of the measured indices. Second, SPT facilitates weight sharing across different orientations as a form of parameter regularization and naturally captures the scale variations of LV. Third, the residual highpass subband can be conveniently discarded, promoting robust feature learning. Extensive experiments on the Cardiac-Dig benchmark show that our SPT-augmented model not only achieves reasonable prediction accuracy compared to state-of-the-art methods, but also exhibits significantly improved robustness against input perturbations.
• Abstract（参考訳）: 心臓の指標の予測は、長い間、医療画像のコミュニティの焦点であった。 様々なディープラーニングモデルが心臓の指標の定量化に成功しているが、それらは軽度の入力摂動、例えば空間変換、画像の歪み、敵の攻撃に影響を受けやすいままである。 この脆弱性は、心血管疾患の診断に学習ベースの自動システムを使用することの信頼性を損なう。 本研究では,左心室定量化(LV)のためのロバストモデル(空洞および心筋領域,方向寸法,局所壁厚)を簡易かつ効果的に学習する手法について述べる。 我々の成功は、生物学的にインスパイアされたステアブル・ピラミッド・トランスフォーメーション(SPT)を固定フロントエンド処理に活用することにある。 まず,SPTの基本機能は,LVの解剖学的構造と測定指標の幾何学的特徴と整合する。 第二に、SPTはパラメータ正規化の一形態として異なる方向の重量共有を促進し、LVのスケール変動を自然に捉えている。 第三に、残高パスサブバンドを便利に破棄することができ、堅牢な特徴学習を促進する。 Cardiac-Digベンチマークの大規模な実験により、我々のSPT拡張モデルは、最先端の手法に比べて合理的な予測精度を達成するだけでなく、入力摂動に対するロバスト性も著しく向上していることが示された。

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