Fugu-MT 論文翻訳(概要): Generative Aging of Brain Images with Diffeomorphic Registration

論文の概要: Generative Aging of Brain Images with Diffeomorphic Registration

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.15607v1
Date: Tue, 31 May 2022 08:37:24 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-06-02 00:21:55.889527
Title: Generative Aging of Brain Images with Diffeomorphic Registration
Title（参考訳）: diffeomorphic registrationを用いた脳画像の生成的老化
Authors: Jingru Fu, Antonios Tzortzakakis, Jos\'e Barroso, Eric Westman, Daniel Ferreira, Rodrigo Moreno
Abstract要約: 脳の老化を分析し予測することは、早期予後と認知疾患の正確な診断に不可欠である。本稿では, 経時的MRI画像から被検体特異的神経変性を捕捉し, 加齢に伴う解剖学的妥当性を維持する手法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.645542167239258
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Analyzing and predicting brain aging is essential for early prognosis and accurate diagnosis of cognitive diseases. The technique of neuroimaging, such as Magnetic Resonance Imaging (MRI), provides a noninvasive means of observing the aging process within the brain. With longitudinal image data collection, data-intensive Artificial Intelligence (AI) algorithms have been used to examine brain aging. However, existing state-of-the-art algorithms tend to be restricted to group-level predictions and suffer from unreal predictions. This paper proposes a methodology for generating longitudinal MRI scans that capture subject-specific neurodegeneration and retain anatomical plausibility in aging. The proposed methodology is developed within the framework of diffeomorphic registration and relies on three key novel technological advances to generate subject-level anatomically plausible predictions: i) a computationally efficient and individualized generative framework based on registration; ii) an aging generative module based on biological linear aging progression; iii) a quality control module to fit registration for generation task. Our methodology was evaluated on 2662 T1-weighted (T1-w) MRI scans from 796 participants from three different cohorts. First, we applied 6 commonly used criteria to demonstrate the aging simulation ability of the proposed methodology; Secondly, we evaluated the quality of the synthetic images using quantitative measurements and qualitative assessment by a neuroradiologist. Overall, the experimental results show that the proposed method can produce anatomically plausible predictions that can be used to enhance longitudinal datasets, in turn enabling data-hungry AI-driven healthcare tools.
Abstract（参考訳）: 脳の老化の分析と予測は、早期の予後と認知疾患の正確な診断に不可欠である。磁気共鳴イメージング(MRI)のような神経イメージング技術は、脳内の老化過程を観察する非侵襲的な手段を提供する。縦方向の画像データ収集では、データ集約人工知能(AI)アルゴリズムが脳の老化を調べるために使われている。しかし、既存の最先端アルゴリズムはグループレベルの予測に制限され、非現実的な予測に苦しむ傾向がある。本稿では, 経時的MRI画像から被検体特異的神経変性を捕捉し, 加齢に伴う解剖学的妥当性を維持する手法を提案する。提案手法はディフォモーフィック登録の枠組みの中で開発され、主題レベルの解剖学的に妥当な予測を生成するための3つの重要な技術進歩に依存している。一登録に基づく計算上効率的かつ個別化された生成枠組み二生物学的に線形な老化の進行に基づく老化発生モジュール三生成タスクの登録に適合する品質管理モジュール 2662 T1-weighted (T1-w) MRIで3種類のコホート群796名を対象に検討を行った。第1に,提案手法の老化シミュレーション能力を示すために6つの基準を適用し,第2に,定量的測定と定性評価を用いて合成画像の品質評価を行った。実験結果から, 提案手法は, 縦断データセットの強化に使用できる解剖学的に妥当な予測を生成できることがわかった。

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