論文の概要: Identification of Rare Cortical Folding Patterns using Unsupervised Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.16213v1
• Date: Tue, 29 Nov 2022 13:47:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-30 17:35:46.669865
• Title: Identification of Rare Cortical Folding Patterns using Unsupervised Deep Learning
• Title（参考訳）: 教師なし深層学習による新しい皮質形成パターンの同定
• Authors: Louise Guillon, Jo\"el Chavas, Audrey B\'en\'ezit, Marie-Laure Moutard, Denis Rivi\`ere and Jean-Fran\c{c}ois Mangin
• Abstract要約: 皮質の折りたたみパターンは、一般的な種固有の組織に従っていても、それぞれの脳に固有のものである。 いくつかの折り畳みパターンは神経発達障害と関連付けられている。 本稿では,希少な折り畳みパターンを識別するための非教師付き深層学習手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Like fingerprints, cortical folding patterns are unique to each brain even though they follow a general species-specific organization. Some folding patterns have been linked with neurodevelopmental disorders. However, due to the high inter-individual variability, the identification of rare folding patterns that could become biomarkers remains a very complex task. This paper proposes a novel unsupervised deep learning approach to identify rare folding patterns and assess the degree of deviations that can be detected. To this end, we preprocess the brain MR images to focus the learning on the folding morphology and train a beta-VAE to model the inter-individual variability of the folding. We compare the detection power of the latent space and of the reconstruction errors, using synthetic benchmarks and one actual rare configuration related to the central sulcus. Finally, we assess the generalization of our method on a developmental anomaly located in another region. Our results suggest that this method enables encoding relevant folding characteristics that can be enlightened and better interpreted based on the generative power of the beta-VAE. The latent space and the reconstruction errors bring complementary information and enable the identification of rare patterns of different nature. This method generalizes well to a different region on another dataset. Code is available at https://github.com/neurospin-projects/2022_lguillon_rare_folding_detection.
• Abstract（参考訳）: 指紋と同様に、皮質の折りたたみパターンは、一般的な種固有の組織に従っていても、それぞれの脳に固有のものである。 いくつかの折りたたみパターンは神経発達障害と関連している。 しかし, 個体間変動が大きいため, バイオマーカーとなる稀な折りたたみパターンの同定は非常に複雑な課題である。 本稿では,稀な折りたたみパターンを識別し,検出可能な偏差の程度を評価するための,教師なし深層学習手法を提案する。 この目的のために、我々は脳MRI画像の事前処理を行い、折り畳み形態の学習に集中し、折り畳みの個人間変動をモデル化するためにβ-VAEを訓練する。 そこで本研究では, 合成ベンチマークと中心溝に関する実際の稀な構成を用いて, 潜在空間の検出力と再構成誤差を比較した。 最後に,他の地域に位置する発達異常に対する手法の一般化を評価する。 提案手法は,β-VAEの生成力に基づいて,啓発され,より解釈しやすい折りたたみ特性の符号化を可能にする。 潜在空間と再構成誤差は相補的な情報をもたらし、異なる性質の稀なパターンの識別を可能にする。 この方法は別のデータセット上の別の領域によく一般化する。 コードはhttps://github.com/neurospin-projects/2022_lguillon_rare_folding_detectionで入手できる。

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