Fugu-MT 論文翻訳(概要): Cross-Domain Self-Supervised Deep Learning for Robust Alzheimer's Disease Progression Modeling

論文の概要: Cross-Domain Self-Supervised Deep Learning for Robust Alzheimer's Disease Progression Modeling

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.08559v1
Date: Tue, 15 Nov 2022 23:04:15 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-17 15:23:42.995980
Title: Cross-Domain Self-Supervised Deep Learning for Robust Alzheimer's Disease Progression Modeling
Title（参考訳）: ロバスト・アルツハイマー病進行モデルのためのクロスドメイン自己監督型深層学習
Authors: Saba Dadsetan, Mohsen Hejrati, Shandong Wu, Somaye Hashemifar
Abstract要約: 我々は,3次元画像を入力として回帰問題として,疾患予測モデリングのためのクロスドメイン自己教師型学習手法を開発した。脳MRIによるアルツハイマー病の進行予測を,自己指導型プレトレーニングで改善できることを実証した。また,脳MRIデータの拡張(ラベル付きではない)による事前トレーニングは,自然画像の事前トレーニングよりも優れていた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.505120199033433
License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
Abstract: Developing successful artificial intelligence systems in practice depends both on robust deep learning models as well as large high quality data. Acquiring and labeling data can become prohibitively expensive and time-consuming in many real-world applications such as clinical disease models. Self-supervised learning has demonstrated great potential in increasing model accuracy and robustness in small data regimes. In addition, many clinical imaging and disease modeling applications rely heavily on regression of continuous quantities. However, the applicability of self-supervised learning for these medical-imaging regression tasks has not been extensively studied. In this study, we develop a cross-domain self-supervised learning approach for disease prognostic modeling as a regression problem using 3D images as input. We demonstrate that self-supervised pre-training can improve the prediction of Alzheimer's Disease progression from brain MRI. We also show that pre-training on extended (but not labeled) brain MRI data outperforms pre-training on natural images. We further observe that the highest performance is achieved when both natural images and extended brain-MRI data are used for pre-training.
Abstract（参考訳）: 実際に成功した人工知能システムの開発は、堅牢なディープラーニングモデルと、大規模な高品質データの両方に依存する。臨床疾患モデルのような現実の多くの応用において、データの取得とラベル付けは違法に高価で時間を要する可能性がある。自己教師付き学習は、小さなデータ体制においてモデル精度と堅牢性を高める大きな可能性を示している。加えて、多くの臨床画像および疾患モデリングアプリケーションは連続量の回帰に大きく依存している。しかし,これらの医用画像回帰課題に対する自己教師付き学習の適用性は広く研究されていない。本研究では,3次元画像入力を用いた回帰問題として,疾患予測モデルのためのクロスドメイン自己教師付き学習手法を開発した。自己教師付き事前学習は脳mriからアルツハイマー病の進行予測を改善できることを実証する。また,脳MRIデータの拡張(ラベル付きではない)による事前トレーニングは,自然画像の事前トレーニングよりも優れていた。さらに, 自然画像と拡張脳mriデータの両方を事前学習に用いた場合, 最高性能が得られた。

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