Fugu-MT 論文翻訳(概要): Efficient brain age prediction from 3D MRI volumes using 2D projections

論文の概要: Efficient brain age prediction from 3D MRI volumes using 2D projections

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.05762v1
Date: Thu, 10 Nov 2022 18:50:10 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-11 14:55:56.728760
Title: Efficient brain age prediction from 3D MRI volumes using 2D projections
Title（参考訳）: 2次元投影による3次元MRIボリュームからの脳年齢予測
Authors: Johan J\"onemo, Muhammad Usman Akbar, Robin K\"ampe, J Paul Hamilton, Anders Eklund
Abstract要約: 数個の2次元投影に2次元CNNを用いることで、脳の体積から年齢を予測する際に妥当な検査精度が得られることを示す。 20,324人の被験者による1つのトレーニングエポックは、1つのGPUで40から70秒かかり、小さな3D CNNの約100倍高速である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Using 3D CNNs on high resolution medical volumes is very computationally demanding, especially for large datasets like the UK Biobank which aims to scan 100,000 subjects. Here we demonstrate that using 2D CNNs on a few 2D projections (representing mean and standard deviation across axial, sagittal and coronal slices) of the 3D volumes leads to reasonable test accuracy when predicting the age from brain volumes. Using our approach, one training epoch with 20,324 subjects takes 40 - 70 seconds using a single GPU, which is almost 100 times faster compared to a small 3D CNN. These results are important for researchers who do not have access to expensive GPU hardware for 3D CNNs.
Abstract（参考訳）: 高解像度医療ボリュームで3d cnnを使用することは、特に英国バイオバンクのような10万の被験者をスキャンする大規模データセットにおいて、計算上非常に要求される。そこで本研究では,脳体積から年齢を推定する場合,2次元投影(軸,矢状,コロナスライス間の平均偏差と標準偏差)に2次元cnnを用いることで妥当な検査精度が得られることを示す。このアプローチを用いることで、20,324人の被験者による1つのトレーニングエポックは、1つのGPUで40～70秒かかり、小さな3D CNNの約100倍高速になる。これらの結果は、3d cnnの高価なgpuハードウェアにアクセスできない研究者にとって重要である。

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