論文の概要: Applications of Generative Adversarial Networks in Neuroimaging and
Clinical Neuroscience
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.07081v1
- Date: Tue, 14 Jun 2022 18:10:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-19 02:58:02.938855
- Title: Applications of Generative Adversarial Networks in Neuroimaging and
Clinical Neuroscience
- Title（参考訳）: 神経画像と臨床神経科学における生成的逆境ネットワークの応用
- Authors: Rongguang Wang, Vishnu Bashyam, Zhijian Yang, Fanyang Yu, Vasiliki
Tassopoulou, Lasya P. Sreepada, Sai Spandana Chintapalli, Dushyant Sahoo,
Ioanna Skampardoni, Konstantina Nikita, Ahmed Abdulkadir, Junhao Wen,
Christos Davatzikos
- Abstract要約: GAN(Generative Adversarial Network)は,多くの分野において有効なディープラーニングモデルである。
GANは、空間的に複雑で非線形で、潜在的に微妙な病気効果を捉える能力を増強している。
本総説では, 各種神経疾患のイメージング研究におけるGANの応用について, 既存の文献を概説する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.394368629380544
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Generative adversarial networks (GANs) are one powerful type of deep learning
models that have been successfully utilized in numerous fields. They belong to
a broader family called generative methods, which generate new data with a
probabilistic model by learning sample distribution from real examples. In the
clinical context, GANs have shown enhanced capabilities in capturing spatially
complex, nonlinear, and potentially subtle disease effects compared to
traditional generative methods. This review appraises the existing literature
on the applications of GANs in imaging studies of various neurological
conditions, including Alzheimer's disease, brain tumors, brain aging, and
multiple sclerosis. We provide an intuitive explanation of various GAN methods
for each application and further discuss the main challenges, open questions,
and promising future directions of leveraging GANs in neuroimaging. We aim to
bridge the gap between advanced deep learning methods and neurology research by
highlighting how GANs can be leveraged to support clinical decision making and
contribute to a better understanding of the structural and functional patterns
of brain diseases.
- Abstract（参考訳）: generative adversarial networks (gans)は、多くの分野でうまく利用されている強力なディープラーニングモデルである。
これは実例からサンプル分布を学習することで確率モデルを持つ新しいデータを生成する。
臨床の文脈では、GANは従来の生成法と比較して、空間的に複雑で非線形で、潜在的に微妙な疾患効果を捉える能力を増強している。
本総説では、アルツハイマー病、脳腫瘍、脳の老化、多発性硬化症を含む様々な神経疾患のイメージング研究におけるgansの応用に関する既存の文献を概説する。
我々は,各アプリケーションに対する様々なGAN手法の直感的な説明を行い,主要な課題,オープンな質問,神経イメージングにおけるGANの活用の今後の方向性についてさらに議論する。
我々は,gansを臨床意思決定支援に活用し,脳疾患の構造的・機能的パターンの理解を深めることによって,高度な深層学習法と神経学研究のギャップを埋めることを目的としている。
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