論文の概要: Contrastive learning for regression in multi-site brain age prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.08326v1
• Date: Mon, 14 Nov 2022 10:07:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-16 14:16:50.924793
• Title: Contrastive learning for regression in multi-site brain age prediction
• Title（参考訳）: 多地点脳年齢予測における回帰のコントラスト学習
• Authors: Carlo Alberto Barbano, Benoit Dufumier, Edouard Duchesnay, Marco Grangetto, Pietro Gori
• Abstract要約: MRIスキャンによる頑健な脳年齢予測のための新しいコントラスト学習回帰損失を提案する。 提案手法は,OpenBHBチャレンジにおける最先端性能を実現し,サイト関連ノイズに対する最高の一般化能力とロバスト性を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.985583914175738
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Building accurate Deep Learning (DL) models for brain age prediction is a very relevant topic in neuroimaging, as it could help better understand neurodegenerative disorders and find new biomarkers. To estimate accurate and generalizable models, large datasets have been collected, which are often multi-site and multi-scanner. This large heterogeneity negatively affects the generalization performance of DL models since they are prone to overfit site-related noise. Recently, contrastive learning approaches have been shown to be more robust against noise in data or labels. For this reason, we propose a novel contrastive learning regression loss for robust brain age prediction using MRI scans. Our method achieves state-of-the-art performance on the OpenBHB challenge, yielding the best generalization capability and robustness to site-related noise.
• Abstract（参考訳）: 脳年齢予測のための正確なディープラーニング(dl)モデルの構築は、神経画像学において非常に重要なトピックであり、神経変性疾患の理解を深め、新しいバイオマーカーを見つけるのに役立つ。 正確で一般化可能なモデルを推定するために、大規模なデータセットが収集されている。 この大きな不均一性は、サイト関連ノイズに過度に適合する傾向にあるため、DLモデルの一般化性能に悪影響を及ぼす。 近年、データやラベルのノイズに対して、対照的な学習アプローチがより堅牢であることが示されている。 そこで本稿では,MRIスキャンを用いた脳年齢予測のための新しい学習遅延損失を提案する。 提案手法は,OpenBHBチャレンジにおける最先端性能を実現し,サイト関連ノイズに対する最高の一般化能力とロバスト性を実現する。

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