論文の概要: A Neural Ordinary Differential Equation Model for Visualizing Deep
Neural Network Behaviors in Multi-Parametric MRI based Glioma Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.00628v1
- Date: Tue, 1 Mar 2022 17:16:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-02 15:55:42.544918
- Title: A Neural Ordinary Differential Equation Model for Visualizing Deep
Neural Network Behaviors in Multi-Parametric MRI based Glioma Segmentation
- Title（参考訳）: マルチパラメトリックMRIによるグリオーマセグメンテーションにおけるディープニューラルネットワーク挙動の可視化のためのニューラル正規微分方程式モデル
- Authors: Zhenyu Yang, Zongsheng Hu, Hangjie Ji, Kyle Lafata, Scott Floyd,
Fang-Fang Yin, Chunhao Wang
- Abstract要約: 我々は,マルチパラメトリックMRI(mp-MRI)に基づくグリオーマセグメンテーションにおいて,ディープニューラルネットワーク(DNN)を可視化するためのニューラル常微分方程式(ODE)モデルを開発した。
すべてのニューラルODEモデルは、イメージダイナミクスを期待どおりに説明できた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1435638364138105
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Purpose: To develop a neural ordinary differential equation (ODE) model for
visualizing deep neural network (DNN) behavior during multi-parametric MRI
(mp-MRI) based glioma segmentation as a method to enhance deep learning
explainability. Methods: By hypothesizing that deep feature extraction can be
modeled as a spatiotemporally continuous process, we designed a novel deep
learning model, neural ODE, in which deep feature extraction was governed by an
ODE without explicit expression. The dynamics of 1) MR images after
interactions with DNN and 2) segmentation formation can be visualized after
solving ODE. An accumulative contribution curve (ACC) was designed to
quantitatively evaluate the utilization of each MRI by DNN towards the final
segmentation results. The proposed neural ODE model was demonstrated using 369
glioma patients with a 4-modality mp-MRI protocol: T1, contrast-enhanced T1
(T1-Ce), T2, and FLAIR. Three neural ODE models were trained to segment
enhancing tumor (ET), tumor core (TC), and whole tumor (WT). The key MR
modalities with significant utilization by DNN were identified based on ACC
analysis. Segmentation results by DNN using only the key MR modalities were
compared to the ones using all 4 MR modalities. Results: All neural ODE models
successfully illustrated image dynamics as expected. ACC analysis identified
T1-Ce as the only key modality in ET and TC segmentations, while both FLAIR and
T2 were key modalities in WT segmentation. Compared to the U-Net results using
all 4 MR modalities, Dice coefficient of ET (0.784->0.775), TC (0.760->0.758),
and WT (0.841->0.837) using the key modalities only had minimal differences
without significance. Conclusion: The neural ODE model offers a new tool for
optimizing the deep learning model inputs with enhanced explainability. The
presented methodology can be generalized to other medical image-related deep
learning applications.
- Abstract（参考訳）: 目的:多パラメータmri(mp-mri)を用いたグリオーマセグメンテーションによる深層ニューラルネットワーク(dnn)行動の可視化のための神経常微分方程式(ode)モデルを開発すること。
方法: 深部特徴抽出を時空間連続的なプロセスとしてモデル化できると仮定することにより, 深部特徴抽出を明示的表現のないODEで制御する新しい深部学習モデル, ニューラルODEを設計した。
動力学は
1)DNNおよびMR画像との相互作用
2)セグメンテーション形成はODEを解いた後に可視化できる。
最終分節結果に対するdnnによる各mriの利用を定量的に評価するaccumulative contribution curve (acc) を考案した。
提案するニューラルodeモデルは,4モードmp-mriプロトコルt1,コントラスト強調t1(t1-ce),t2,flairを用いた369例で実証された。
3つのニューラルODEモデルを用いて, 造影腫瘍(ET), 腫瘍コア(TC), 腫瘍全体(WT)の分節を訓練した。
DNNによる重要なMRモダリティをACC分析により同定した。
主要なMRモーダルのみを用いたDNNのセグメンテーション結果と4つのMRモーダルのセグメンテーション結果を比較した。
結果:すべてのニューラルODEモデルは,画像のダイナミックスを期待どおりに説明できた。
ACC分析では,ETおよびTCセグメンテーションにおいてT1-Ceが唯一のキーモダリティであり,FLAIRとT2はWTセグメンテーションにおいてキーモダリティであった。
すべての4つのMRモードを用いたU-Net結果と比較して、ET(0.784->0.775)、TC(0.760->0.758)およびWT(0.841->0.837)のDice係数は、有意な差を伴わずに最小の差しか持たなかった。
結論: ニューラルODEモデルは、説明可能性を高めてディープラーニングモデルの入力を最適化する新しいツールを提供する。
提案手法は,他の医用画像関連深層学習アプリケーションに一般化することができる。
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