論文の概要: A Survey of Cross-Modality Brain Image Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.06997v2
• Date: Wed, 16 Feb 2022 02:43:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-17 12:36:12.152079
• Title: A Survey of Cross-Modality Brain Image Synthesis
• Title（参考訳）: クロスモダリティ脳画像合成に関する調査研究
• Authors: Guoyang Xie, Jinbao Wang, Yawen Huang, Yefeng Zheng, Feng Zheng, Yaochu Jin
• Abstract要約: 完全整列型とペア型マルチモーダル・ニューロイメージングデータの存在は、脳疾患の診断においてその有効性を証明している。 しかし、高コスト、長時間の取得、画像の破損、プライバシー問題といった現実的な困難が伴う可能性があるため、整合性のあるデータの完全な収集は現実的または豪華な作業である。 現実的な解決策は、教師なしの学習または半教師なしの学習を探索して、欠落した神経画像データを合成することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.58979566599889
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The existence of completely aligned and paired multi-modal neuroimaging data has proved its effectiveness in diagnosis of brain diseases. However, collecting the full set of well-aligned and paired data is impractical or even luxurious, since the practical difficulties may include high cost, long time acquisition, image corruption, and privacy issues. A realistic solution is to explore either an unsupervised learning or a semi-supervised learning to synthesize the absent neuroimaging data. In this paper, we tend to approach multi-modality brain image synthesis task from different perspectives, which include the level of supervision, the range of modality synthesis, and the synthesis-based downstream tasks. Particularly, we provide in-depth analysis on how cross-modality brain image synthesis can improve the performance of different downstream tasks. Finally, we evaluate the challenges and provide several open directions for this community. All resources are available at https://github.com/M-3LAB/awesome-multimodal-brain-image-systhesis
• Abstract（参考訳）: 完全に整列した対のマルチモーダル神経画像データの存在は、脳疾患の診断に有効であることが証明されている。 しかしながら、適切なアラインメントとペアのデータの収集は、コストの高騰、長時間の取得、画像の破損、プライバシーの問題などを含むため、現実的あるいは豪華なものではありません。 現実的な解決策は、教師なしの学習または半教師なしの学習を探索して、欠落した神経画像データを合成することである。 本稿では,マルチモダリティ脳画像合成タスクに対して,監督のレベル,モダリティ合成の範囲,合成に基づくダウンストリームタスクなど,さまざまな観点からアプローチする傾向を示す。 特に,脳のクロスモダリティ画像合成が様々な下流タスクのパフォーマンスを改善する方法について,詳細な分析を行う。 最後に,課題を評価し,コミュニティに対してオープンな方向性をいくつか提示する。 すべてのリソースはhttps://github.com/M-3LAB/awesome-multimodal-brain-image-systhesisで利用可能である。

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