論文の概要: A Sequence Agnostic Multimodal Preprocessing for Clogged Blood Vessel Detection in Alzheimer's Diagnosis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.03109v1
• Date: Sun, 6 Nov 2022 13:22:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-08 18:33:27.451942
• Title: A Sequence Agnostic Multimodal Preprocessing for Clogged Blood Vessel Detection in Alzheimer's Diagnosis
• Title（参考訳）: アルツハイマー病診断における閉鎖型血管検出のための経時的マルチモーダル前処理法
• Authors: Partho Ghosh, Md. Abrar Istiak, Mir Sayeed Mohammad, Swapnil Saha, Uday Kamal
• Abstract要約: 血管閉塞の診断はアルツハイマー病の診断にとって重要なステップである。 本研究では,機械学習手法の性能向上のために,いくつかの前処理方式を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.394948342529531
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Successful identification of blood vessel blockage is a crucial step for Alzheimer's disease diagnosis. These blocks can be identified from the spatial and time-depth variable Two-Photon Excitation Microscopy (TPEF) images of the brain blood vessels using machine learning methods. In this study, we propose several preprocessing schemes to improve the performance of these methods. Our method includes 3D-point cloud data extraction from image modality and their feature-space fusion to leverage complementary information inherent in different modalities. We also enforce the learned representation to be sequence-order invariant by utilizing bi-direction dataflow. Experimental results on The Clog Loss dataset show that our proposed method consistently outperforms the state-of-the-art preprocessing methods in stalled and non-stalled vessel classification.
• Abstract（参考訳）: 血管閉塞の診断はアルツハイマー病の診断において重要なステップである。 これらのブロックは、機械学習手法を用いて、脳血管の空間的および時間的変化の2光子励起顕微鏡(TPEF)画像から識別することができる。 本研究では,これらの手法の性能向上のために,いくつかの前処理方式を提案する。 本手法では,画像モダリティから3dポイントクラウドデータ抽出と特徴空間融合を行い,異なるモダリティに固有の補完的情報を活用する。 また,双方向データフローを利用して,学習表現を逐次不変に強制する。 clog損失データセットを用いた実験結果から,本手法は不定型および非定型容器分類における最先端前処理法を一貫して上回っていることがわかった。

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