Fugu-MT 論文翻訳(概要): DeepBrainPrint: A Novel Contrastive Framework for Brain MRI Re-Identification

論文の概要: DeepBrainPrint: A Novel Contrastive Framework for Brain MRI Re-Identification

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.13057v2
Date: Sun, 24 Sep 2023 16:46:15 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-09-27 03:54:33.965460
Title: DeepBrainPrint: A Novel Contrastive Framework for Brain MRI Re-Identification
Title（参考訳）: DeepBrainPrint:脳MRI再同定のための新しいコントラストフレームワーク
Authors: Lemuel Puglisi (for the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative), Frederik Barkhof, Daniel C. Alexander, Geoffrey JM Parker, Arman Eshaghi, Daniele Rav\`i
Abstract要約: 我々はDeepBrainPrintというAIベースのフレームワークを提案し、同じ患者の脳MRIスキャンを検索する。当社のフレームワークは,3つの主要なイノベーションを伴う,半自己指導型のコントラスト型ディープラーニングアプローチです。 DeepBrainPrintをアルツハイマー病脳画像イニシアチブ(ADNI)のT1強調脳MRIの大規模なデータセットでテストした。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5855676778881334
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Recent advances in MRI have led to the creation of large datasets. With the increase in data volume, it has become difficult to locate previous scans of the same patient within these datasets (a process known as re-identification). To address this issue, we propose an AI-powered medical imaging retrieval framework called DeepBrainPrint, which is designed to retrieve brain MRI scans of the same patient. Our framework is a semi-self-supervised contrastive deep learning approach with three main innovations. First, we use a combination of self-supervised and supervised paradigms to create an effective brain fingerprint from MRI scans that can be used for real-time image retrieval. Second, we use a special weighting function to guide the training and improve model convergence. Third, we introduce new imaging transformations to improve retrieval robustness in the presence of intensity variations (i.e. different scan contrasts), and to account for age and disease progression in patients. We tested DeepBrainPrint on a large dataset of T1-weighted brain MRIs from the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) and on a synthetic dataset designed to evaluate retrieval performance with different image modalities. Our results show that DeepBrainPrint outperforms previous methods, including simple similarity metrics and more advanced contrastive deep learning frameworks.
Abstract（参考訳）: MRIの最近の進歩は、大規模なデータセットの作成につながっている。データ量の増加に伴い、これらのデータセット(再同定として知られるプロセス)内で同じ患者の以前のスキャンを見つけることが困難になっている。そこで本研究では,同一患者の脳mriスキャンを検索するために,deepbrainprintというaiを利用した医用画像検索フレームワークを提案する。当社のフレームワークは,3つの主要なイノベーションを伴う,半自己指導型のコントラスト型ディープラーニングアプローチです。まず、自己監督パラダイムと教師付きパラダイムを組み合わせて、リアルタイムの画像検索に使用できるMRIスキャンから効果的な脳指紋を作成する。第2に,特別な重み付け関数を用いてトレーニングを指導し,モデルの収束性を改善する。第3に, 強度変化の有無(スキャンコントラストの違いなど)の再現性の向上と, 高齢者の年齢, 疾患の進行を考慮し, 新しい画像変換を導入する。 DeepBrainPrintは、アルツハイマー病神経画像イニシアチブ(ADNI)のT1強調脳MRIの大規模なデータセットと、異なる画像モダリティで検索性能を評価するために設計された合成データセットを用いてテストした。以上の結果から,DeepBrainPrintは,単純な類似度指標や高度なコントラスト学習フレームワークなど,従来の手法よりも優れていた。

関連論文リスト

Knowledge-Guided Prompt Learning for Lifespan Brain MR Image Segmentation [53.70131202548981]
本稿では,脳MRIにKGPL(Knowledge-Guided Prompt Learning)を用いた2段階のセグメンテーションフレームワークを提案する。具体的には,大規模データセットと準最適ラベルを用いたトレーニング前セグメンテーションモデルについて述べる。知識的プロンプトの導入は、解剖学的多様性と生物学的プロセスの間の意味的関係を捉えている。
論文参考訳（メタデータ） (2024-07-31T04:32:43Z)
BrainSegFounder: Towards 3D Foundation Models for Neuroimage Segmentation [6.5388528484686885]
本研究は,医療基盤モデルの創出に向けた新しいアプローチを紹介する。本稿では,視覚変換器を用いた2段階事前学習手法を提案する。 BrainFounderは、これまでの勝利ソリューションの成果を上回る、大幅なパフォーマンス向上を実演している。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-14T19:49:45Z)
MindBridge: A Cross-Subject Brain Decoding Framework [60.58552697067837]
脳の復号化は、獲得した脳信号から刺激を再構築することを目的としている。現在、脳の復号化はモデルごとのオブジェクトごとのパラダイムに限られている。我々は,1つのモデルのみを用いることで,オブジェクト間脳デコーディングを実現するMindBridgeを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-11T15:46:42Z)
Brain-ID: Learning Contrast-agnostic Anatomical Representations for Brain Imaging [11.06907516321673]
脳画像のための解剖学的表現学習モデルであるBrain-IDを導入する。提案された"Mild-to-Severe"イントラオブジェクト生成により、Brain-IDは被験者固有の脳解剖に対して堅牢である。本稿では,物体内および物体間ロバスト性を評価するための新しい指標を提案し,その性能を4つの下流アプリケーションで評価する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-11-28T16:16:10Z)
fMRI-PTE: A Large-scale fMRI Pretrained Transformer Encoder for Multi-Subject Brain Activity Decoding [54.17776744076334]
本稿では,fMRI事前学習のための革新的オートエンコーダであるfMRI-PTEを提案する。我々のアプローチでは、fMRI信号を統合された2次元表現に変換し、次元の整合性を確保し、脳の活動パターンを保存する。コントリビューションには、fMRI-PTEの導入、革新的なデータ変換、効率的なトレーニング、新しい学習戦略、そして我々のアプローチの普遍的な適用性が含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (2023-11-01T07:24:22Z)
Brain decoding: toward real-time reconstruction of visual perception [1.3654846342364308]
過去5年間で、生成的および基礎的AIシステムの使用は、脳活動の復号化を大幅に改善した。視覚知覚は、機能的磁気共鳴イメージング(fMRI)から顕著な忠実さでデコードできる。本稿では、高時間分解能で脳活動を測定する神経イメージング装置である脳磁図(MEG)に基づく別のアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-18T09:51:38Z)
UniBrain: Universal Brain MRI Diagnosis with Hierarchical Knowledge-enhanced Pre-training [66.16134293168535]
我々はUniBrainと呼ばれるユニバーサル脳MRI診断のための階層的知識強化事前訓練フレームワークを提案する。具体的には、UniBrainは、定期的な診断から24,770のイメージレポートペアの大規模なデータセットを活用する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-13T09:22:49Z)
Contrast, Attend and Diffuse to Decode High-Resolution Images from Brain Activities [31.448924808940284]
2相fMRI表現学習フレームワークを提案する。第1フェーズでは、double-contrastive Mask Auto-encoderを提案してfMRI機能学習者を事前訓練し、識別表現を学習する。第2フェーズでは、イメージオートエンコーダからのガイダンスで視覚的再構成に最も有用な神経活性化パターンに参加するように、特徴学習者に調整する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-05-26T19:16:23Z)
Attentive Symmetric Autoencoder for Brain MRI Segmentation [56.02577247523737]
視覚変換器(ViT)をベースとした3次元脳MRIセグメンテーションタスクのための新しいアテンテーティブシンメトリオートエンコーダを提案する。事前学習の段階では、提案するオートエンコーダがより注意を払って、勾配測定値に従って情報パッチを再構築する。実験の結果,提案手法は最先端の自己教師付き学習法や医用画像分割モデルよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (2022-09-19T09:43:19Z)
Cross-Modality Deep Feature Learning for Brain Tumor Segmentation [158.8192041981564]
本稿では, マルチモーダルMRIデータから脳腫瘍を抽出するクロスモーダルディープ・フィーチャーラーニング・フレームワークを提案する。中心となる考え方は、不十分なデータスケールを補うために、マルチモダリティデータにまたがる豊富なパターンをマイニングすることだ。 on the BraTS benchmarks, this proposed cross-modality deep feature learning framework could effective improve the brain tumor segmentation performance。
論文参考訳（メタデータ） (2022-01-07T07:46:01Z)

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。