論文の概要: Self-Supervised Mental Disorder Classifiers via Time Reversal
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.16398v1
- Date: Tue, 29 Nov 2022 17:24:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-30 18:00:12.268114
- Title: Self-Supervised Mental Disorder Classifiers via Time Reversal
- Title（参考訳）: 時間反転による自己監督型精神障害分類器
- Authors: Zafar Iqbal, Usman Mehmood, Zening Fu, Sergey Plis
- Abstract要約: 機能的ニューロイメージングデータの時間方向で訓練されたモデルが、下流のタスクに役立つことを実証した。
我々は、独立成分分析(ICA)技術を用いて、fMRIデータから派生した独立成分のディープニューラルネットワークを訓練する。
学習時間方向はfMRIデータにおける因果関係の学習に役立ち、より高速な収束に役立つことを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Data scarcity is a notable problem, especially in the medical domain, due to
patient data laws. Therefore, efficient Pre-Training techniques could help in
combating this problem. In this paper, we demonstrate that a model trained on
the time direction of functional neuro-imaging data could help in any
downstream task, for example, classifying diseases from healthy controls in
fMRI data. We train a Deep Neural Network on Independent components derived
from fMRI data using the Independent component analysis (ICA) technique. It
learns time direction in the ICA-based data. This pre-trained model is further
trained to classify brain disorders in different datasets. Through various
experiments, we have shown that learning time direction helps a model learn
some causal relation in fMRI data that helps in faster convergence, and
consequently, the model generalizes well in downstream classification tasks
even with fewer data records.
- Abstract（参考訳）: データ不足は、特に医療分野において、患者データ法によって顕著な問題である。
したがって、効率的な事前訓練技術は、この問題に対処するのに役立つ。
本稿では,機能的神経画像データの時間方向を訓練したモデルが,fmriデータにおける健全な制御から疾患を分類するなどの下流課題に有用であることを示す。
我々は、独立成分分析(ICA)技術を用いて、fMRIデータから派生した独立成分のディープニューラルネットワークを訓練する。
ICAベースのデータで時間方向を学習する。
この事前訓練されたモデルは、異なるデータセットで脳障害を分類するためにさらに訓練される。
様々な実験を通して,fMRIデータにおける因果関係の学習を支援する学習時間方向が,より高速な収束に役立つことを示し,その結果,少ないデータ記録でも下流分類タスクにおいてよく一般化されることを示した。
関連論文リスト
- Self-Supervised Pre-training Tasks for an fMRI Time-series Transformer in Autism Detection [3.665816629105171]
自閉症スペクトラム障害(Autism Spectrum disorder、ASD)は、様々な症状や障害の程度を包含する神経発達障害である。
我々は,関数接続を計算せずに時系列fMRIデータを直接解析するトランスフォーマーベースの自己教師型フレームワークを開発した。
ランダムにROIをマスキングすると、トレーニング前のステップでランダムにマスキングする時間ポイントよりも、モデル性能が向上することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-18T20:29:23Z) - Self-Supervised Pretext Tasks for Alzheimer's Disease Classification using 3D Convolutional Neural Networks on Large-Scale Synthetic Neuroimaging Dataset [11.173478552040441]
アルツハイマー病(Alzheimer's Disease, AD)は、脳の局所的および広範な神経変性を誘導する疾患である。
本研究では、下流ADとCN分類のための特徴抽出器を訓練するための教師なし手法をいくつか評価した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-20T11:26:32Z) - DynDepNet: Learning Time-Varying Dependency Structures from fMRI Data
via Dynamic Graph Structure Learning [58.94034282469377]
下流予測タスクによって誘導されるfMRIデータの最適時間変化依存性構造を学習する新しい手法であるDynDepNetを提案する。
実世界のfMRIデータセットの実験は、性別分類のタスクにおいて、DynDepNetが最先端の結果を達成することを実証している。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-27T16:32:11Z) - Feature robustness and sex differences in medical imaging: a case study
in MRI-based Alzheimer's disease detection [1.7616042687330637]
我々はADNI MRIデータセットの2つの分類方式を比較した。
訓練データセットの性構成に対する男女試験対象者のモデル性能の強い依存は見つからない。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-04T17:37:54Z) - Analyzing the Effects of Handling Data Imbalance on Learned Features
from Medical Images by Looking Into the Models [50.537859423741644]
不均衡なデータセットでモデルをトレーニングすることは、学習問題にユニークな課題をもたらす可能性がある。
ニューラルネットワークの内部ユニットを深く調べて、データの不均衡処理が学習した機能にどのように影響するかを観察します。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-04T09:38:38Z) - Reducing Catastrophic Forgetting in Self Organizing Maps with
Internally-Induced Generative Replay [67.50637511633212]
生涯学習エージェントは、パターン知覚データの無限のストリームから継続的に学習することができる。
適応するエージェントを構築する上での歴史的難しさの1つは、ニューラルネットワークが新しいサンプルから学ぶ際に、以前取得した知識を維持するのに苦労していることである。
この問題は破滅的な忘れ(干渉)と呼ばれ、今日の機械学習の領域では未解決の問題のままである。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-09T07:11:14Z) - Evaluating deep transfer learning for whole-brain cognitive decoding [11.898286908882561]
転送学習(TL)は、少数のサンプルを持つデータセットにおける深層学習(DL)モデルの性能向上に適している。
本稿では,全脳機能型磁気共鳴画像(fMRI)データから認識状態の復号化にDLモデルを適用するためのTLを評価した。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-01T15:44:49Z) - Variational voxelwise rs-fMRI representation learning: Evaluation of
sex, age, and neuropsychiatric signatures [0.0]
本稿では,Voxelwise rs-fMRIデータに非線形表現学習を適用することを提案する。
非線形表現の学習は変分オートエンコーダ(VAE)を用いて行われる
VAEは、voxelwise rs-fMRIデータに基づいて訓練され、意味のある情報を保持する非線形次元還元を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-08-29T05:27:32Z) - Fader Networks for domain adaptation on fMRI: ABIDE-II study [68.5481471934606]
我々は3次元畳み込みオートエンコーダを用いて、無関係な空間画像表現を実現するとともに、ABIDEデータ上で既存のアプローチより優れていることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-14T16:50:50Z) - Modeling Shared Responses in Neuroimaging Studies through MultiView ICA [94.31804763196116]
被験者の大規模なコホートを含むグループ研究は、脳機能組織に関する一般的な結論を引き出す上で重要である。
グループ研究のための新しい多視点独立成分分析モデルを提案し、各被験者のデータを共有独立音源と雑音の線形結合としてモデル化する。
まず、fMRIデータを用いて、被験者間の共通音源の同定における感度の向上を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-11T17:29:53Z) - Learning Dynamic and Personalized Comorbidity Networks from Event Data
using Deep Diffusion Processes [102.02672176520382]
コンコルビンド病は、個人によって異なる複雑な時間的パターンを通じて発生し進行する。
電子的な健康記録では、患者が持つ異なる疾患を観察できるが、それぞれの共死状態の時間的関係を推測できるだけである。
我々は「ダイナミック・コオービディティ・ネットワーク」をモデル化するための深層拡散プロセスを開発する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-01-08T15:47:08Z)
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。