論文の概要: MTNeuro: A Benchmark for Evaluating Representations of Brain Structure Across Multiple Levels of Abstraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.00345v1
• Date: Sun, 1 Jan 2023 04:54:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-03 14:18:08.855795
• Title: MTNeuro: A Benchmark for Evaluating Representations of Brain Structure Across Multiple Levels of Abstraction
• Title（参考訳）: MTNeuro: 複数の抽象化レベルにわたる脳構造の表現評価ベンチマーク
• Authors: Jorge Quesada (1), Lakshmi Sathidevi (1), Ran Liu (1), Nauman Ahad (1), Joy M. Jackson (1), Mehdi Azabou (1), Jingyun Xiao (1), Christopher Liding (1), Matthew Jin (1), Carolina Urzay (1), William Gray-Roncal (2), Erik C. Johnson (2), Eva L. Dyer (1) ((1) Georgia Institute of Technology, (2) Johns Hopkins University Applied Physics Laboratory)
• Abstract要約: 脳のマッピングでは、画像を自動的に解析して、小さな特徴とグローバルな特性の両方の表現を構築することは、決定的かつオープンな課題である。 我々のベンチマーク(MTNeuro)は、マウス脳の広い領域にまたがる体積分解能X線マイクロトモグラフィー画像に基づいている。 我々は様々な予測課題を生み出し、脳領域予測と画素レベルの微構造セマンティックセマンティックセグメンテーションのための教師付きおよび自己教師型モデルを評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: There are multiple scales of abstraction from which we can describe the same image, depending on whether we are focusing on fine-grained details or a more global attribute of the image. In brain mapping, learning to automatically parse images to build representations of both small-scale features (e.g., the presence of cells or blood vessels) and global properties of an image (e.g., which brain region the image comes from) is a crucial and open challenge. However, most existing datasets and benchmarks for neuroanatomy consider only a single downstream task at a time. To bridge this gap, we introduce a new dataset, annotations, and multiple downstream tasks that provide diverse ways to readout information about brain structure and architecture from the same image. Our multi-task neuroimaging benchmark (MTNeuro) is built on volumetric, micrometer-resolution X-ray microtomography images spanning a large thalamocortical section of mouse brain, encompassing multiple cortical and subcortical regions. We generated a number of different prediction challenges and evaluated several supervised and self-supervised models for brain-region prediction and pixel-level semantic segmentation of microstructures. Our experiments not only highlight the rich heterogeneity of this dataset, but also provide insights into how self-supervised approaches can be used to learn representations that capture multiple attributes of a single image and perform well on a variety of downstream tasks. Datasets, code, and pre-trained baseline models are provided at: https://mtneuro.github.io/ .
• Abstract（参考訳）: 同じイメージを記述できる抽象化には、細かな詳細やよりグローバルなイメージ属性に注目しているかどうかによって、複数のスケールがあります。 脳マッピングでは、画像を自動的に解析して小さな特徴(細胞や血管の存在など)と画像のグローバルな特性(脳のどの領域から来ているかなど)の両方の表現を構築することが重要でオープンな課題である。 しかしながら、ほとんどの既存の神経解剖学のデータセットとベンチマークは、一度に1つの下流タスクしか考慮していない。 このギャップを埋めるために、我々は新しいデータセット、アノテーション、複数の下流タスクを導入し、同じ画像から脳の構造とアーキテクチャに関する情報を読み取る様々な方法を提供する。 我々のマルチタスク・ニューロイメージング・ベンチマーク(MTNeuro)は、マウス大脳の視床皮質領域と皮質下領域にまたがる容積分解能X線マイクロトモグラフィー画像上に構築されている。 様々な予測課題を発生させ,脳領域予測のための教師付きモデルと自己教師付きモデル,および微細構造のピクセルレベルセマンティクスセグメンテーションを評価した。 私たちの実験は、このデータセットの豊富な多様性を強調するだけでなく、単一のイメージの複数の属性をキャプチャし、さまざまな下流タスクでうまく機能する表現を学習するために、自己教師付きアプローチをどのように利用できるかに関する洞察を提供します。 データセット、コード、および事前訓練されたベースラインモデルは以下の通りである。

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