論文の概要: Multiscale Metamorphic VAE for 3D Brain MRI Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.03588v2
• Date: Wed, 11 Jan 2023 05:34:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-12 11:51:19.342646
• Title: Multiscale Metamorphic VAE for 3D Brain MRI Synthesis
• Title（参考訳）: 3次元脳MRI合成のためのマルチスケールメタモルフィックVAE
• Authors: Jaivardhan Kapoor, Jakob H. Macke, Christian F. Baumgartner
• Abstract要約: 3次元脳MRIの創発的モデリングは、データ分布の十分なカバレッジを確保しつつ、高い視覚的忠実度を達成することの難しさを示す。 本研究では, この課題に対して, 可変オートエンコーダフレームワークにおける構成可能なマルチスケール形態素変換を用いて対処することを提案する。 VAEやGAN(Generative Adversarial Network)をベースとした先行作業と比較して,FIDの性能は,同等あるいは優れた再現品質を維持しつつ,大幅に向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.060516201839319
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generative modeling of 3D brain MRIs presents difficulties in achieving high visual fidelity while ensuring sufficient coverage of the data distribution. In this work, we propose to address this challenge with composable, multiscale morphological transformations in a variational autoencoder (VAE) framework. These transformations are applied to a chosen reference brain image to generate MRI volumes, equipping the model with strong anatomical inductive biases. We structure the VAE latent space in a way such that the model covers the data distribution sufficiently well. We show substantial performance improvements in FID while retaining comparable, or superior, reconstruction quality compared to prior work based on VAEs and generative adversarial networks (GANs).
• Abstract（参考訳）: 3次元脳MRIの生成的モデリングは、データ分布の十分なカバレッジを確保しつつ、高い視覚的忠実度を達成するのに困難を示す。 本稿では,可変オートエンコーダ(vae)フレームワークにおいて,構成可能で多スケールな形態素変換によってこの問題に対処することを提案する。 これらの変換は、選択された参照脳画像に適用され、MRIボリュームを生成し、強力な解剖学的誘導バイアスを持つモデルに適合する。 VAE潜在空間をモデルが十分にデータ分布をカバーするように構成する。 VAEやGAN(Generative Adversarial Network)をベースとした先行作業と比較して,FIDの性能は,同等あるいは優れた再現品質を維持しつつ,大幅に向上した。

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