論文の概要: Brain Anatomy Prior Modeling to Forecast Clinical Progression of
Cognitive Impairment with Structural MRI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.11837v1
- Date: Tue, 20 Jun 2023 18:45:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-22 16:05:41.011464
- Title: Brain Anatomy Prior Modeling to Forecast Clinical Progression of
Cognitive Impairment with Structural MRI
- Title（参考訳）: 構造MRIによる認知障害の進展予測のための脳解剖モデル
- Authors: Lintao Zhang, Jinjian Wu, Lihong Wang, Li Wang, David C. Steffens,
Shijun Qiu, Guy G. Potter and Mingxia Liu
- Abstract要約: 小型MRIを用いた認知障害の臨床経過を予測するための脳解剖前モデル(BAPM)フレームワークを提案する。
BAPMはプリテキストモデルと下流モデルで構成され、脳解剖学を明示的にモデル化するための共有脳解剖誘導エンコーダを備えている。
実験結果から,(1)CI進行予測タスク,(2)MR画像再構成,(3)脳組織分節化におけるBAPMの有効性が示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.48405029703635
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Brain structural MRI has been widely used to assess the future progression of
cognitive impairment (CI). Previous learning-based studies usually suffer from
the issue of small-sized labeled training data, while there exist a huge amount
of structural MRIs in large-scale public databases. Intuitively, brain
anatomical structures derived from these public MRIs (even without
task-specific label information) can be used to boost CI progression trajectory
prediction. However, previous studies seldom take advantage of such brain
anatomy prior. To this end, this paper proposes a brain anatomy prior modeling
(BAPM) framework to forecast the clinical progression of cognitive impairment
with small-sized target MRIs by exploring anatomical brain structures.
Specifically, the BAPM consists of a pretext model and a downstream model, with
a shared brain anatomy-guided encoder to model brain anatomy prior explicitly.
Besides the encoder, the pretext model also contains two decoders for two
auxiliary tasks (i.e., MRI reconstruction and brain tissue segmentation), while
the downstream model relies on a predictor for classification. The brain
anatomy-guided encoder is pre-trained with the pretext model on 9,344 auxiliary
MRIs without diagnostic labels for anatomy prior modeling. With this encoder
frozen, the downstream model is then fine-tuned on limited target MRIs for
prediction. We validate the BAPM on two CI-related studies with T1-weighted
MRIs from 448 subjects. Experimental results suggest the effectiveness of BAPM
in (1) four CI progression prediction tasks, (2) MR image reconstruction, and
(3) brain tissue segmentation, compared with several state-of-the-art methods.
- Abstract（参考訳）: 脳構造MRIは認知障害(CI)の今後の進展を評価するために広く用いられている。
従来の学習に基づく研究は通常、小さなラベル付きトレーニングデータの問題に悩まされるが、大規模な公開データベースには大量の構造的MRIが存在する。
直感的には、これらの公開MRIから派生した脳解剖学的構造(タスク固有のラベル情報なしでも)は、CI進行軌道予測を促進するために使用できる。
しかし、このような脳解剖学に先立つことはほとんどない。
そこで本研究では,脳の解剖学的構造を探索し,小型のMRIによる認知障害の臨床経過を予測するための脳解剖前モデル(BAPM)フレームワークを提案する。
具体的には、BAPMはプリテキストモデルと下流モデルで構成され、脳解剖学を明示的にモデル化するための共有脳解剖誘導エンコーダを備えている。
エンコーダの他に、プリテキストモデルは2つの補助的なタスク(MRI再構成と脳組織セグメンテーション)のための2つのデコーダを含み、下流モデルは分類のための予測器に依存している。
脳解剖誘導エンコーダは、解剖前モデリングのための診断ラベルなしで、9,344個の補助MRIのプリテキストモデルで事前訓練される。
このエンコーダを凍結すると、下流モデルは予測のために限られたターゲットMRI上で微調整される。
BAPMは448例のT1強調MRIを用いた2つのCI関連研究で検証した。
実験の結果,(1)4つのci進行予測課題,(2)mr画像再構成,(3)脳組織分割におけるbapmの有効性が,いくつかの最先端手法と比較して示唆された。
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