論文の概要: Deep Relation Learning for Regression and Its Application to Brain Age Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.06598v1
• Date: Wed, 13 Apr 2022 18:40:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-15 13:18:11.991849
• Title: Deep Relation Learning for Regression and Its Application to Brain Age Estimation
• Title（参考訳）: 回帰のための深層関係学習とその脳年齢推定への応用
• Authors: Sheng He, Yanfang Feng, P. Ellen Grant, Yangming Ou
• Abstract要約: 本稿では,2つの入力画像間の異なる関係を学習することを目的とした,回帰のための深い関係学習を提案する。 我々は、効率的な畳み込みニューラルネットワークを用いて、入力画像から深い特徴を抽出し、関係学習にトランスフォーマーを適用する。 提案手法は平均絶対誤差(MAE)を2.38年で達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.064612766965483
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Most deep learning models for temporal regression directly output the estimation based on single input images, ignoring the relationships between different images. In this paper, we propose deep relation learning for regression, aiming to learn different relations between a pair of input images. Four non-linear relations are considered: "cumulative relation", "relative relation", "maximal relation" and "minimal relation". These four relations are learned simultaneously from one deep neural network which has two parts: feature extraction and relation regression. We use an efficient convolutional neural network to extract deep features from the pair of input images and apply a Transformer for relation learning. The proposed method is evaluated on a merged dataset with 6,049 subjects with ages of 0-97 years using 5-fold cross-validation for the task of brain age estimation. The experimental results have shown that the proposed method achieved a mean absolute error (MAE) of 2.38 years, which is lower than the MAEs of 8 other state-of-the-art algorithms with statistical significance (p$<$0.05) in paired T-test (two-side).
• Abstract（参考訳）: 時間回帰のためのほとんどのディープラーニングモデルは、単一の入力画像に基づいて推定を直接出力し、異なる画像間の関係を無視する。 本稿では,一対の入力画像間で異なる関係を学習することを目的として,回帰のための深層関係学習を提案する。 4つの非線形関係:「累積関係」、「相対関係」、「最大関係」、「最小関係」である。 これら4つの関係は、特徴抽出と関係回帰という2つの部分を持つ1つのディープニューラルネットワークから同時に学習される。 我々は、効率的な畳み込みニューラルネットワークを用いて、入力画像から深い特徴を抽出し、関係学習にトランスフォーマーを適用する。 提案手法は,脳年齢推定のための5倍のクロスバリデーションを用いて,0～97歳以上の6,049名の統合データセットを用いて評価した。 実験の結果,提案手法は平均絶対誤差(MAE)を2.38年で達成し,T検定において統計的に有意(p$<0.05)を持つ8種類の最先端アルゴリズムのMAEよりも低い値を示した。

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