論文の概要: Cross-Modality Neuroimage Synthesis: A Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.06997v6
- Date: Mon, 18 Sep 2023 00:58:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-20 02:13:01.536297
- Title: Cross-Modality Neuroimage Synthesis: A Survey
- Title（参考訳）: クロスモダリティニューロイメージ合成:調査
- Authors: Guoyang Xie, Jinbao Wang, Yawen Huang, Jiayi Lyu, Feng Zheng, Yefeng
Zheng, Yaochu Jin
- Abstract要約: 本稿では、異なる視点から、相互モダリティニューロイメージ合成タスクに包括的にアプローチする。
まず,クロスモダリティ・ニューロイメージ・システンシスのオープニング課題をいくつか紹介する。
さらに,異なる下流タスクの性能向上を図るために,モーダリティ間ニューロイメージ合成の深部分析を行う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.27193056354741
- 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 expensive or even
impractical, 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 are the first one to
comprehensively approach cross-modality neuroimage synthesis task from
different perspectives, which include the level of the supervision (especially
for weakly-supervised and unsupervised), loss function, evaluation metrics, the
range of modality synthesis, datasets (aligned, private and public) and the
synthesis-based downstream tasks. To begin with, we highlight several opening
challenges for cross-modality neuroimage sysnthesis. Then we summarize the
architecture of cross-modality synthesis under various of supervision level. In
addition, we provide in-depth analysis of how cross-modality neuroimage
synthesis can improve the performance of different downstream tasks. Finally,
we re-evaluate the open challenges and point out the future directions for the
remaining challenges. 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、高コスト、長期取得、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ため、整列データとペアデータの完全な収集は高価または実用的ではない。
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,様々な視点から多義性ニューロイメージ合成タスクに包括的にアプローチする最初の試みとして,監督レベル(特に教師の弱さと教師の弱さ),損失関数,評価指標,モダリティ合成の範囲,データセット(整列,プライベート,パブリック),合成に基づく下流タスクについて述べる。
まず,クロスモダリティニューロイメージシンテシスの開眼課題について概説する。
次に,様々な監督レベルでのクロスモダリティ合成のアーキテクチャを要約する。
さらに,神経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,詳細な解析を行う。
最後に、オープンチャレンジを再評価し、残りの課題の今後の方向性を指摘する。
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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