論文の概要: High-pass filtered fidelity-imposed network edit (HP-FINE) for robust quantitative susceptibility mapping from high-pass filtered phase

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.03844v2
• Date: Tue, 07 Oct 2025 02:45:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-08 17:57:07.756224
• Title: High-pass filtered fidelity-imposed network edit (HP-FINE) for robust quantitative susceptibility mapping from high-pass filtered phase
• Title（参考訳）: 高域フィルタ位相からのロバストな定量的感受性マッピングのための高域フィルタ忠実化ネットワーク編集(HP-FINE)
• Authors: Jinwei Zhang, Alexey Dimov, Chao Li, Hang Zhang, Thanh D. Nguyen, Pascal Spincemaille, Yi Wang,
• Abstract要約: HP-FINEと呼ばれるネットワークファインチューニングステップが提案されている。 低周波保存正則化を用いた高域通過フィルタフォワードモデルに基づく。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.5608212450278005
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Purpose: To improve the generalization ability of deep learning based predictions of quantitative susceptibility mapping (QSM) from high-pass filtered phase (HPFP) data. Methods: A network fine-tuning step called HP-FINE is proposed, which is based on the high-pass filtering forward model with low-frequency preservation regularization. Several comparisons were conducted: 1. HP-FINE with and without low-frequency regularization, 2. three 3D network architectures (Unet, Progressive Unet, and Big Unet), 3. two types of network output (recovered field and susceptibility), and 4. pre-training with and without the filtering augmentation. HPFP datasets with diverse high-pass filters, another acquisition voxel size, and prospective acquisition were used to assess the accuracy of QSM predictions. In the retrospective datasets, quantitative metrics (PSNR, SSIM, RMSE and HFEN) were used for evaluation. In the prospective dataset, statistics of ROI linear regression and Bland-Altman analysis were used for evaluation. Results: In the retrospective datasets, adding low-frequency regularization in HP-FINE substantially improved prediction accuracy compared to the pre-trained results, especially when combined with the filtering augmentation and recovered field output. In the prospective datasets, HP-FINE with low-frequency regularization and recovered field output demonstrated the preservation of ROI values, a result that was not achieved when using susceptibility as the output. Furthermore, Progressive Unet pre-trained with a combination of multiple losses outperformed both Unet and Progressive Unet pre-trained with a single loss in terms of preserving ROI values.
• Abstract（参考訳）: 目的: 高域フィルタ位相(HPFP)データから, 定量的感受性マッピング(QSM)の深層学習に基づく予測の一般化能力を向上させること。 方法: 低周波保存正則化を用いた高域通過フィルタフォワードモデルに基づくHP-FINEと呼ばれるネットワーク微細調整ステップを提案する。 いくつかの比較が行われた。 1.低周波正則化を有するHP-FINE 2.3つの3Dネットワークアーキテクチャ(Unet、Progressive Unet、Big Unet) 3.2種類のネットワーク出力(回復フィールドと感受性)、及び 4. フィルター強化の有無による事前訓練。 多様なハイパスフィルタ,別のボクセルサイズのHPFPデータセットを用いて,QSM予測の精度を評価する。 振り返りデータセットでは,定量的指標 (PSNR, SSIM, RMSE, HFEN) を用いて評価を行った。 予測データセットでは,ROI線形回帰統計とBland-Altman分析を用いて評価を行った。 結果:HP-FINEに低周波正則化を加えることで,事前学習結果と比較して予測精度が大幅に向上した。 予測データセットでは,低周波正則化と回復フィールド出力を用いたHP-FINEがROI値の保存を実証した。 さらに、プログレッシブUnetは、複数の損失の組み合わせで事前トレーニングされ、ROI値を保存するという点で、UnetとプログレッシブUnetの両方が事前トレーニングされた。

関連論文リスト

• Echo State Networks for Time Series Forecasting: Hyperparameter Sweep and Benchmarking [51.56484100374058]
  我々は、完全に自動で純粋にフィードバック駆動のESNが、広く使われている統計的予測手法の代替となるかどうかを評価する。 予測精度は、MASEとsMAPEを用いて測定され、ドリフトや季節予測、統計モデルといった単純なベンチマークと比較される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-03T16:01:22Z)
• GRIP2: A Robust and Powerful Deep Knockoff Method for Feature Selection [9.889589777434283]
  グループ規則化重要度2次元(GRIP2)は、2次元正則化面上の第1層の特徴活性を統合する。 合成および半実データの実験において、GRIP2は特徴相関と雑音レベルの改善を実証した。 現実のHIV薬剤耐性データでは、GRIP2は既知の抵抗関連変異を、確立された線形塩基性よりも優れたパワーで回収する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-30T16:30:49Z)
• Continual Action Quality Assessment via Adaptive Manifold-Aligned Graph Regularization [53.82400605816587]
  アクション品質アセスメント(AQA)は、ビデオにおける人間の行動を定量化し、スポーツスコアリング、リハビリテーション、スキル評価の応用を支援する。 大きな課題は、現実世界のシナリオにおける品質分布の非定常的な性質にある。 本稿では,進化する分布を扱うための連続学習機能を備えた連続AQA(Continuous AQA)を紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-08T10:09:47Z)
• A Numerical Gradient Inversion Attack in Variational Quantum Neural-Networks [4.086403209504347]
  変分量子ニューラルネットワーク(VQNN)のロスランドスケープは、量子ビットの増加とともに指数関数的に増大する局所的ミニマによって特徴づけられる。 本稿では,学習可能なVQNNの勾配から入力学習,実世界,実践的データを再構築する数値計算手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-17T10:12:38Z)
• PEEL the Layers and Find Yourself: Revisiting Inference-time Data Leakage for Residual Neural Networks [64.90981115460937]
  本稿では、ディープニューラルネットワーク(NN)の推論時データ漏洩リスクについて検討する。 残差NNの中間出力からブロックワイズ入力特徴を効果的に回収できる新しい後方特徴逆変換法である textbfPEEL を提案する。 その結果,平均二乗誤差 (MSE) で評価した場合,PEEL は最先端の回収方法よりも桁違いに優れていることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-08T20:11:05Z)
• APHQ-ViT: Post-Training Quantization with Average Perturbation Hessian Based Reconstruction for Vision Transformers [71.2294205496784]
  平均摂動ヘシアン (APH) を用いた重要度推定に基づく新しいPTQ手法である textbfAPHQ-ViT を提案する。 本稿では,線形量子化器を用いたAPHQ-ViTが既存のPTQ法よりも3ビット,4ビットの差が大きいことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-03T11:48:56Z)
• Unrolled denoising networks provably learn optimal Bayesian inference [54.79172096306631]
  我々は、近似メッセージパッシング(AMP)のアンロールに基づくニューラルネットワークの最初の厳密な学習保証を証明した。 圧縮センシングでは、製品から引き出されたデータに基づいてトレーニングを行うと、ネットワークの層がベイズAMPで使用されるのと同じデノイザーに収束することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-19T17:56:16Z)
• ESCAPE: Energy-based Selective Adaptive Correction for Out-of-distribution 3D Human Pose Estimation [14.363715758647873]
  ESCAPEは軽量な修正および選択的適応フレームワークである。 OODデータに対するコストの高いTTAを保ちながら、ほとんどのデータに対して高速で前方通過補正を施す。 5つの人気のあるHPEモデルの遠位MPJPEを、目に見えないデータで最大7%改善する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-19T18:01:26Z)
• Optimization dependent generalization bound for ReLU networks based on sensitivity in the tangent bundle [0.0]
  本稿では,フィードフォワードReLUネットワークの一般化誤差に基づいたPAC型を提案する。 得られた境界はネットワークの深さに明示的に依存しない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-26T13:14:13Z)
• Dual Accuracy-Quality-Driven Neural Network for Prediction Interval Generation [0.0]
  本稿では,回帰に基づくニューラルネットワークの予測間隔を自動的に学習する手法を提案する。 我々の主な貢献は、PI世代ネットワークのための新しい損失関数の設計である。 合成データセット,8つのベンチマークデータセット,および実世界の収量予測データセットを用いて実験したところ,本手法は有意な確率カバレッジを維持することができた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-13T05:03:16Z)
• Accurate and Robust Lesion RECIST Diameter Prediction and Segmentation with Transformers [22.528235432455524]
  本稿では, 病変RECIST径予測とセグメント化のためのトランスフォーマーネットワークを提案する。 病変のセグメンテーション、熱マップ予測、キーポイント回帰の3つの相関的および補的タスクとして定式化されている。 MeaFormerは大規模DeepLesionデータセット上でのRDPSの最先端のパフォーマンスを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-28T01:43:21Z)
• FAMLP: A Frequency-Aware MLP-Like Architecture For Domain Generalization [73.41395947275473]
  本稿では、変換周波数領域において、ドメイン固有の特徴をフィルタリングする新しい周波数認識アーキテクチャを提案する。 3つのベンチマークの実験では、最先端の手法をそれぞれ3%、4%、9%のマージンで上回った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-24T07:26:29Z)
• Feature Analysis for ML-based IIoT Intrusion Detection [0.0]
  ネットワーク侵入検知システム(NIDS)の実装に強力な機械学習モデルが採用されている。 検出精度と計算効率を最大化するデータ特徴の適切なセットを選択することが重要である。 本稿では,ネットワーク攻撃の重要性と予測力の観点から,最適な特徴セットを広範囲に分析する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-29T02:19:37Z)
• Adaptive Anomaly Detection for Internet of Things in Hierarchical Edge Computing: A Contextual-Bandit Approach [81.5261621619557]
  階層エッジコンピューティング(HEC)を用いた適応型異常検出手法を提案する。 まず,複雑性を増した複数のDNNモデルを構築し,それぞれを対応するHEC層に関連付ける。 そこで我々は、文脈帯域問題として定式化され、強化学習ポリシーネットワークを用いて解決される適応モデル選択スキームを設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-09T08:45:47Z)
• Implementing a foveal-pit inspired filter in a Spiking Convolutional Neural Network: a preliminary study [0.0]
  我々は,網膜卵管刺激によるガウスフィルタとランク順符号化の差異を取り入れたスポーキング畳み込みニューラルネットワーク(SCNN)を提示した。 このモデルは、Nengoライブラリーで実装されているように、スパイキングニューロンで動作するように適応されたバックプロパゲーションアルゴリズムの変種を用いて訓練される。 ネットワークは最大90%の精度で達成され、損失はクロスエントロピー関数を用いて計算される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-29T15:28:30Z)
• Test-Time Adaptation for Super-Resolution: You Only Need to Overfit on a Few More Images [12.846479438896338]
  事前訓練されたSRネットワークからHR予測の知覚品質を改善するためのシンプルで普遍的なアプローチを提案します。 知覚品質とPSNR/SSIM値の点で、画像に対する微調整の効果を示します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-06T16:50:52Z)
• Exploiting Adam-like Optimization Algorithms to Improve the Performance of Convolutional Neural Networks [82.61182037130405]
  勾配降下(SGD)は深いネットワークを訓練するための主要なアプローチです。 本研究では,現在と過去の勾配の違いに基づいて,Adamに基づく変分を比較する。 resnet50を勾配降下訓練したネットワークのアンサンブルと融合実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-26T18:55:08Z)
• Lost in Pruning: The Effects of Pruning Neural Networks beyond Test Accuracy [42.15969584135412]
  ニューラルネットワークプルーニングは、現代のネットワークの推論コストを削減するために使用される一般的な技術です。 試験精度のみを終了条件で使用するだけで、結果のモデルが正常に機能するかどうかを評価します。 刈り取られたネットワークは、効果的に未刈り込みモデルに近似するが、刈り取られたネットワークがコンメンシュレートのパフォーマンスを達成できるプルー比はタスクによって大きく異なる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-04T13:22:16Z)
• A Meta-Learning Approach to the Optimal Power Flow Problem Under Topology Reconfigurations [69.73803123972297]
  メタラーニング(MTL)アプローチを用いて訓練されたDNNベースのOPF予測器を提案する。 開発したOPF予測器はベンチマークIEEEバスシステムを用いてシミュレーションにより検証される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-21T17:39:51Z)
• Unsupervised Domain Adaptation for Speech Recognition via Uncertainty Driven Self-Training [55.824641135682725]
  WSJ をソースドメインとし,TED-Lium 3 とSWITCHBOARD を併用したドメイン適応実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-26T18:51:26Z)
• Revisiting Initialization of Neural Networks [72.24615341588846]
  ヘッセン行列のノルムを近似し, 制御することにより, 層間における重みのグローバルな曲率を厳密に推定する。 Word2Vec と MNIST/CIFAR 画像分類タスクの実験により,Hessian ノルムの追跡が診断ツールとして有用であることが確認された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-20T18:12:56Z)
• Improving the Backpropagation Algorithm with Consequentialism Weight Updates over Mini-Batches [0.40611352512781856]
  適応フィルタのスタックとして多層ニューラルネットワークを考えることが可能であることを示す。 我々は,BPで発生した行動の悪影響を予測し,その発生前にも予測し,よりよいアルゴリズムを導入する。 我々の実験は、ディープニューラルネットワークのトレーニングにおけるアルゴリズムの有用性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-11T08:45:36Z)
• MSE-Optimal Neural Network Initialization via Layer Fusion [68.72356718879428]
  ディープニューラルネットワークは、さまざまな分類と推論タスクに対して最先端のパフォーマンスを達成する。 グラデーションと非進化性の組み合わせは、学習を新しい問題の影響を受けやすいものにする。 確率変数を用いて学習した深層ネットワークの近傍層を融合する手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-28T18:25:15Z)

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。