論文の概要: Resolving quantitative MRI model degeneracy with machine learning via training data distribution design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.05464v1
• Date: Thu, 9 Mar 2023 18:10:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-10 13:47:21.345553
• Title: Resolving quantitative MRI model degeneracy with machine learning via training data distribution design
• Title（参考訳）: トレーニングデータ分散設計による機械学習による定量的MRIモデル縮退の解消
• Authors: Michele Guerreri, Sean Epstein, Hojjat Azadbakht, Hui Zhang
• Abstract要約: 定量的MRIは、未知量の組織特性を計測されたMRI信号に関連付けるモデルを介して、非侵襲的に組織特性をマッピングすることを目的としている。 従来モデルフィッティングを必要としていたこれらの未知を推定することは、ワンショット機械学習(ML)アプローチで行えるようになった。 経験的証拠の増大は、MLアプローチがモデル縮退の影響を受けやすいことを示唆しているようである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2086005010186387
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantitative MRI (qMRI) aims to map tissue properties non-invasively via models that relate these unknown quantities to measured MRI signals. Estimating these unknowns, which has traditionally required model fitting - an often iterative procedure, can now be done with one-shot machine learning (ML) approaches. Such parameter estimation may be complicated by intrinsic qMRI signal model degeneracy: different combinations of tissue properties produce the same signal. Despite their many advantages, it remains unclear whether ML approaches can resolve this issue. Growing empirical evidence appears to suggest ML approaches remain susceptible to model degeneracy. Here we demonstrate under the right circumstances ML can address this issue. Inspired by recent works on the impact of training data distributions on ML-based parameter estimation, we propose to resolve model degeneracy by designing training data distributions. We put forward a classification of model degeneracies and identify one particular kind of degeneracies amenable to the proposed attack. The strategy is demonstrated successfully using the Revised NODDI model with standard multi-shell diffusion MRI data as an exemplar. Our results illustrate the importance of training set design which has the potential to allow accurate estimation of tissue properties with ML.
• Abstract（参考訳）: 定量的MRI(qMRI)は、これらの未知量と測定されたMRI信号とを関連付けるモデルを介して、組織特性を非侵襲的にマッピングすることを目的としている。 従来モデル適合性が必要だったこれらの未知を推定する – 反復的な手順が、ワンショット機械学習(ml)アプローチで可能になった。 このようなパラメータ推定は、固有のqMRI信号モデルデジェネシーによって複雑になる可能性がある: 組織特性の異なる組み合わせは同じ信号を生成する。 多くの利点にもかかわらず、MLアプローチがこの問題を解決できるかどうかは不明だ。 実験的な証拠の増加は、mlアプローチがモデル変性の影響を受けやすいことを示唆している。 ここでは、MLがこの問題に対処できる適切な状況下で実証する。 mlに基づくパラメータ推定におけるトレーニングデータ分布の影響に関する最近の研究に触発されて,トレーニングデータ分布の設計によるモデル縮退の解消を提案する。 我々は,モデルのデジェネラシーの分類を行い,提案する攻撃に適応可能な1種類のデジェネラシーを同定した。 この戦略は,標準的なマルチシェル拡散MRIデータを用いた修正NODDIモデルを用いて実証された。 以上の結果から,MLを用いた組織特性の正確な評価が可能なトレーニングセット設計の重要性が示唆された。

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