論文の概要: A Novel Center-based Deep Contrastive Metric Learning Method for the
Detection of Polymicrogyria in Pediatric Brain MRI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.12565v1
- Date: Tue, 22 Nov 2022 20:33:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-24 13:55:03.156420
- Title: A Novel Center-based Deep Contrastive Metric Learning Method for the
Detection of Polymicrogyria in Pediatric Brain MRI
- Title（参考訳）: 小児脳mriにおける多指多指症検出のための新しいセンターベース深部コントラストメトリック学習法
- Authors: Lingfeng Zhang, Nishard Abdeen, Jochen Lang
- Abstract要約: ポリミクロギリア(英: Polymicrogyria、PMG)は、主に小児に見られる皮質組織の障害である。
本研究は,カナダ・オタワ州東部オンタリオ児童病院(CHEO)の小児MRIデータセット(PPMR)を作成した。
本稿では,新しい中心型深部コントラスト学習損失関数(cDCM)に基づく異常検出手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1485350418225244
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Polymicrogyria (PMG) is a disorder of cortical organization mainly seen in
children, which can be associated with seizures, developmental delay and motor
weakness. PMG is typically diagnosed on magnetic resonance imaging (MRI) but
some cases can be challenging to detect even for experienced radiologists. In
this study, we create an open pediatric MRI dataset (PPMR) with PMG and
controls from the Children's Hospital of Eastern Ontario (CHEO), Ottawa,
Canada. The differences between PMG MRIs and control MRIs are subtle and the
true distribution of the features of the disease is unknown. This makes
automatic detection of cases of potential PMG in MRI difficult. We propose an
anomaly detection method based on a novel center-based deep contrastive metric
learning loss function (cDCM) which enables the automatic detection of cases of
potential PMG. Additionally, based on our proposed loss function, we customize
a deep learning model structure that integrates dilated convolution,
squeeze-and-excitation blocks and feature fusion for our PPMR dataset. Despite
working with a small and imbalanced dataset our method achieves 92.01% recall
at 55.04% precision. This will facilitate a computer aided tool for
radiologists to select potential PMG MRIs. To the best of our knowledge, this
research is the first to apply machine learning techniques to identify PMG from
MRI only.
- Abstract（参考訳）: ポリミクログリア (polymicrogyria, pmg) は、主に小児にみられる皮質組織の障害であり、発作、発達遅延、運動の弱さと関連がある。
PMGは一般的にMRI(MRI)で診断されるが、経験豊富な放射線医でも検出が難しい場合もある。
本研究では,カナダ,オタワ州,オンタリオ州東部小児病院(cheo)のpmgとコントロールを備えた小児mriデータセット(ppmr)を作成した。
PMG MRIとコントロールMRIの違いは微妙であり、疾患の特徴の真の分布は分かっていない。
これにより、MRIにおける潜在的PMGの自動検出が困難になる。
本稿では,新たな中心型深部コントラスト学習損失関数(cDCM)に基づく異常検出手法を提案する。
さらに,提案した損失関数に基づいて,拡張畳み込み,圧縮励磁ブロック,PPMRデータセットの機能融合を統合したディープラーニングモデル構造をカスタマイズする。
小型で不均衡なデータセットを扱うにも関わらず、この手法は92.01%のリコールを55.04%精度で達成する。
これは放射線科医が潜在的なpmg mriを選択するためのコンピュータ支援ツールである。
我々の知る限りでは、この研究はMRIのみからPMGを識別するために機械学習技術を適用した最初のものである。
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