論文の概要: Clinically Plausible Pathology-Anatomy Disentanglement in Patient Brain
MRI with Structured Variational Priors
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.07820v1
- Date: Tue, 15 Nov 2022 00:53:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-16 14:54:36.166021
- Title: Clinically Plausible Pathology-Anatomy Disentanglement in Patient Brain
MRI with Structured Variational Priors
- Title(参考訳): 臨床像からみた脳MRI像の解剖学的変化
- Authors: Anjun Hu, Jean-Pierre R. Falet, Brennan S. Nichyporuk, Changjian Shui,
Douglas L. Arnold, Sotirios A. Tsaftaris, Tal Arbel
- Abstract要約: 脳MRIにおける主観的解剖学から疾患の観測可能な証拠を正確に遠ざけるための階層的構造変化推論モデルを提案する。
フレキシブルで部分的に自己回帰的な先行モデルでは、MRIの解剖学的要因と病理学的要因の間に通常存在する微妙できめ細かな依存関係に対処する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 11.74918328561702
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We propose a hierarchically structured variational inference model for
accurately disentangling observable evidence of disease (e.g. brain lesions or
atrophy) from subject-specific anatomy in brain MRIs. With flexible, partially
autoregressive priors, our model (1) addresses the subtle and fine-grained
dependencies that typically exist between anatomical and pathological
generating factors of an MRI to ensure the clinical validity of generated
samples; (2) preserves and disentangles finer pathological details pertaining
to a patient's disease state. Additionally, we experiment with an alternative
training configuration where we provide supervision to a subset of latent
units. It is shown that (1) a partially supervised latent space achieves a
higher degree of disentanglement between evidence of disease and
subject-specific anatomy; (2) when the prior is formulated with an
autoregressive structure, knowledge from the supervision can propagate to the
unsupervised latent units, resulting in more informative latent representations
capable of modelling anatomy-pathology interdependencies.
- Abstract(参考訳): 脳mriの被検体特異的解剖から疾患の観察可能な証拠(例えば脳病変や萎縮)を正確に抽出するための階層的構造的変分推論モデルを提案する。
柔軟性, 部分自己回帰的先行性では, 1)MRIの解剖学的および病理学的発生因子間の微妙できめ細かな依存関係に対処し, 生成標本の臨床的妥当性を保証し, (2) 患者の疾患状態に関するより詳細な病理的詳細を保存・解離する。
さらに、潜在ユニットのサブセットに監督を提供する代替のトレーニング構成を実験する。
その結果,(1)部分的に監督された潜在空間は,疾患のエビデンスと被検体特異的解剖学との間に高い不連続性が達成され,(2)事前が自己回帰構造で定式化されている場合,監督の知識は教師なしの潜在空間に伝播し,解剖病理学の相互依存性をモデル化できるより有益な潜在性表現が得られることが示された。
関連論文リスト
- Robust and Interpretable Medical Image Classifiers via Concept
Bottleneck Models [49.95603725998561]
本稿では,自然言語の概念を用いた堅牢で解釈可能な医用画像分類器を構築するための新しいパラダイムを提案する。
具体的には、まず臨床概念をGPT-4から検索し、次に視覚言語モデルを用いて潜在画像の特徴を明示的な概念に変換する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-04T21:57:09Z) - MindDiffuser: Controlled Image Reconstruction from Human Brain Activity
with Semantic and Structural Diffusion [7.597218661195779]
我々はMindDiffuserと呼ばれる2段階の画像再構成モデルを提案する。
ステージ1では、VQ-VAE潜在表現とfMRIからデコードされたCLIPテキスト埋め込みが安定拡散される。
ステージ2では、fMRIからデコードされたCLIP視覚特徴を監視情報として利用し、バックパゲーションによりステージ1でデコードされた2つの特徴ベクトルを継続的に調整し、構造情報を整列させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-08T13:28:34Z) - Patched Diffusion Models for Unsupervised Anomaly Detection in Brain MRI [55.78588835407174]
本稿では,正常脳解剖のパッチベース推定法として拡散モデルの生成タスクを再構築する手法を提案する。
腫瘍と多発性硬化症について検討し,既存のベースラインと比較して25.1%の改善がみられた。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-07T09:40:22Z) - Deep grading for MRI-based differential diagnosis of Alzheimer's disease
and Frontotemporal dementia [0.0]
アルツハイマー病と前頭側頭性認知症は神経変性性認知症の一般的な形態である。
現在の構造イメージングは、主に疾患の検出に焦点をあてるが、その鑑別診断にはほとんど焦点を当てない。
本稿では,疾患検出と鑑別診断の両問題に対するディープラーニングに基づくアプローチを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-25T13:25:18Z) - fMRI from EEG is only Deep Learning away: the use of interpretable DL to
unravel EEG-fMRI relationships [68.8204255655161]
多チャンネル脳波データからいくつかの皮質下領域の活性を回復するための解釈可能な領域基底解を提案する。
我々は,皮質下核の血行動態信号の頭皮脳波予測の空間的・時間的パターンを復元する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-23T15:11:37Z) - Detecting Schizophrenia with 3D Structural Brain MRI Using Deep Learning [12.128463028063146]
統合失調症(英語: Schizophrenia)は、脳内の構造変化を引き起こす慢性神経精神疾患である。
深層学習は、統合失調症の患者と、見えない構造的MRIスキャンの健康的なコントロールをほぼ完全に区別することができる。
皮質下領域と心室は最も予測可能な脳の領域である。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-26T21:44:33Z) - Seeking Common Ground While Reserving Differences: Multiple Anatomy
Collaborative Framework for Undersampled MRI Reconstruction [49.16058553281751]
本稿では,解剖学的および解剖学的特化学習者による新しいMRI再構成フレームワークを提案する。
脳、膝、心臓のMRIデータセットの実験は、これらの学習者のうち3人が複数の解剖学的共同学習を通して再建性能を向上させることができることを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-15T08:19:07Z) - SpineOne: A One-Stage Detection Framework for Degenerative Discs and
Vertebrae [54.751251046196494]
SpineOneと呼ばれる一段階検出フレームワークを提案し、MRIスライスから変性椎骨と椎骨を同時に局在化・分類する。
1)キーポイントの局所化と分類を促進するためのキーポイント・ヒートマップの新しい設計、2)ディスクと脊椎の表現をよりよく区別するためのアテンション・モジュールの使用、3)後期訓練段階における複数の学習目標を関連付けるための新しい勾配誘導客観的アソシエーション機構。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-28T12:59:06Z) - Deep Learning Identifies Neuroimaging Signatures of Alzheimer's Disease
Using Structural and Synthesized Functional MRI Data [8.388888908045406]
脳MRIにおける構造-機能変換を初めて学習することにより,潜在的な解決策を提案する。
次に,大規模構造スキャンから空間整合機能画像を合成する。
時間的ローブは最も予測可能な構造領域であり、パリエト後頭ローブはモデルで最も予測可能な機能領域である。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-10T03:16:33Z) - DeepRetinotopy: Predicting the Functional Organization of Human Visual
Cortex from Structural MRI Data using Geometric Deep Learning [125.99533416395765]
我々は,脳機能と解剖学の複雑な関係を構造的および機能的MRIデータから学習するために,大脳皮質の構造を活用できるディープラーニングモデルを開発した。
我々のモデルは解剖学的特性だけで人間の視覚野の機能的構造を予測することができ、また個人間でのニュアンスの変化を予測することができた。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-26T04:54:31Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。