論文の概要: Lesion-Specific Prediction with Discriminator-Based Supervised Guided
Attention Module Enabled GANs in Multiple Sclerosis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.14533v1
- Date: Tue, 30 Aug 2022 20:37:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-01 13:47:22.549341
- Title: Lesion-Specific Prediction with Discriminator-Based Supervised Guided
Attention Module Enabled GANs in Multiple Sclerosis
- Title（参考訳）: 多発性硬化症におけるGANを許容する判別器を用いた誘導注意モジュールを用いた病変予測
- Authors: Jueqi Wang, Derek Berger, Erin Mazerolle, Jean-Alexis Delamer and
Jacob Levman
- Abstract要約: 多発性硬化症 (Multiple Sclerosis, MS) は、脳の白質の病変が発達するのを特徴とする慢性神経疾患である。
そこで本研究では,MSにおける将来的な病変特異的FLAIR MRIを一定時間間隔で予測するために,GAN(Generative Adversarial Network)の新たな修正を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Multiple Sclerosis (MS) is a chronic neurological condition characterized by
the development of lesions in the white matter of the brain. T2-fluid
attenuated inversion recovery (FLAIR) brain magnetic resonance imaging (MRI)
provides superior visualization and characterization of MS lesions, relative to
other MRI modalities. Follow-up brain FLAIR MRI in MS provides helpful
information for clinicians towards monitoring disease progression. In this
study, we propose a novel modification to generative adversarial networks
(GANs) to predict future lesion-specific FLAIR MRI for MS at fixed time
intervals. We use supervised guided attention and dilated convolutions in the
discriminator, which supports making an informed prediction of whether the
generated images are real or not based on attention to the lesion area, which
in turn has potential to help improve the generator to predict the lesion area
of future examinations more accurately. We compared our method to several
baselines and one state-of-art CF-SAGAN model [1]. In conclusion, our results
indicate that the proposed method achieves higher accuracy and reduces the
standard deviation of the prediction errors in the lesion area compared with
other models with similar overall performance.
- Abstract（参考訳）: 多発性硬化症(multiple sclerosis, ms)は、脳の白質病変の発生を特徴とする慢性神経疾患である。
T2-fluid attenuated inversion recovery (FLAIR) 脳磁気共鳴画像(MRI)は、他のMRI法と比較して、MS病変のより優れた可視化とキャラクタリゼーションを提供する。
フォローアップ脳のFLAIR MRIは、臨床医が疾患の進行を監視するのに役立つ情報を提供する。
本研究では,一定の時間間隔でmsの病変特異的フレイアmriを予測するために,gans(generative adversarial network)の修正を提案する。
判別器に教師付き注意と拡張畳み込みを用い, 病変領域への注意に基づいて生成画像が本物かどうかの予測を支援するとともに, ジェネレータを改良し, 将来の検査の病変面積をより正確に予測する可能性を秘めている。
提案手法をいくつかのベースラインと1つの最先端CF-SAGANモデルと比較した。
以上の結果から,本手法は病変領域における予測誤差の標準偏差を,他のモデルと比較し,精度が高く,精度も高いことが示唆された。
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