論文の概要: Video4MRI: An Empirical Study on Brain Magnetic Resonance Image
Analytics with CNN-based Video Classification Frameworks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.12688v1
- Date: Fri, 24 Feb 2023 15:26:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-27 13:08:25.927310
- Title: Video4MRI: An Empirical Study on Brain Magnetic Resonance Image
Analytics with CNN-based Video Classification Frameworks
- Title（参考訳）: Video4MRI:CNNを用いた脳磁気共鳴画像解析の実証的研究
- Authors: Yuxuan Zhang, Qingzhong Wang, Jiang Bian, Yi Liu, Yanwu Xu, Dejing
Dou, Haoyi Xiong
- Abstract要約: 3次元CNNモデルが磁気共鳴画像(MRI)解析の分野を支配している。
本稿では,アルツハイマー病とパーキンソン病の認識の4つのデータセットを実験に利用した。
効率の面では、ビデオフレームワークは3D-CNNモデルよりも5%から11%、トレーニング可能なパラメータは50%から66%少ない。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.42012344842292
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: To address the problem of medical image recognition, computer vision
techniques like convolutional neural networks (CNN) are frequently used.
Recently, 3D CNN-based models dominate the field of magnetic resonance image
(MRI) analytics. Due to the high similarity between MRI data and videos, we
conduct extensive empirical studies on video recognition techniques for MRI
classification to answer the questions: (1) can we directly use video
recognition models for MRI classification, (2) which model is more appropriate
for MRI, (3) are the common tricks like data augmentation in video recognition
still useful for MRI classification? Our work suggests that advanced video
techniques benefit MRI classification. In this paper, four datasets of
Alzheimer's and Parkinson's disease recognition are utilized in experiments,
together with three alternative video recognition models and data augmentation
techniques that are frequently applied to video tasks. In terms of efficiency,
the results reveal that the video framework performs better than 3D-CNN models
by 5% - 11% with 50% - 66% less trainable parameters. This report pushes
forward the potential fusion of 3D medical imaging and video understanding
research.
- Abstract（参考訳）: 医用画像認識の問題に対処するために、畳み込みニューラルネットワーク(cnn)のようなコンピュータビジョン技術が頻繁に用いられる。
近年,3次元CNNモデルが磁気共鳴画像解析(MRI)の分野を支配している。
1)MRI分類にビデオ認識モデルを直接利用できるか、(2)MRI分類にどのモデルが適しているか、(3)画像認識におけるデータ拡張のような一般的なトリックは、MRI分類にまだ有用か、といった疑問に答えるために、MRI分類のためのビデオ認識技術に関する広範な実証的研究を行っている。
我々の研究は、高度なビデオ技術がMRIの分類に役立つことを示唆している。
本稿では,アルツハイマー病とパーキンソン病の認知に関する4つのデータセットを,ビデオタスクに頻繁に適用される3つの代替ビデオ認識モデルとデータ拡張技術とともに,実験で活用する。
効率の面では、ビデオフレームワークが3d-cnnモデルよりも5%高いパフォーマンスを示し、50%から66%のトレーニング可能なパラメータで11%向上した。
本報告は3次元医用画像と映像理解研究の融合を推し進めるものである。
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