論文の概要: A Comparative Study of Graph Neural Networks for Shape Classification in Neuroimaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.16670v1
• Date: Sat, 29 Oct 2022 19:03:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-01 16:08:10.863230
• Title: A Comparative Study of Graph Neural Networks for Shape Classification in Neuroimaging
• Title（参考訳）: 神経画像における形状分類のためのグラフニューラルネットワークの比較研究
• Authors: Nairouz Shehata, Wulfie Bain, Ben Glocker
• Abstract要約: ニューロイメージングにおける形状分類のための幾何学的深層学習の現状について概説する。 ノード機能としてFPFHを使用することで,GNNの性能が大幅に向上し,アウト・オブ・ディストリビューションデータへの一般化が期待できる。 以上の結果から,アルツハイマー病の分類を応用し,臨床的に有意な課題を確定した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.775145204666874
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Graph neural networks have emerged as a promising approach for the analysis of non-Euclidean data such as meshes. In medical imaging, mesh-like data plays an important role for modelling anatomical structures, and shape classification can be used in computer aided diagnosis and disease detection. However, with a plethora of options, the best architectural choices for medical shape analysis using GNNs remain unclear. We conduct a comparative analysis to provide practitioners with an overview of the current state-of-the-art in geometric deep learning for shape classification in neuroimaging. Using biological sex classification as a proof-of-concept task, we find that using FPFH as node features substantially improves GNN performance and generalisation to out-of-distribution data; we compare the performance of three alternative convolutional layers; and we reinforce the importance of data augmentation for graph based learning. We then confirm these results hold for a clinically relevant task, using the classification of Alzheimer's disease.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワークは、メッシュのような非ユークリッドデータの解析に有望なアプローチとして現れてきた。 医用画像では、メッシュのようなデータが解剖学的構造をモデル化する上で重要な役割を担い、コンピュータによる診断や疾患検出に形状分類が用いられる。 しかし、多くの選択肢があるため、GNNを用いた医療形状分析の最良のアーキテクチャ選択は、まだ不明である。 神経画像学における形状分類のための幾何学的深層学習の現況を概観するために,比較分析を行った。 生物学的性分類を概念実証タスクとして用いることで,fpfhをノード機能として使用することで,gnnの性能が大幅に向上し,分散データへの一般化が図れること,3つの代替畳み込み層の性能を比較すること,およびグラフベース学習におけるデータ強化の重要性を強調する。 以上の結果から,アルツハイマー病の分類を応用し,臨床的に有意な課題を確定した。

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