論文の概要: Learning Sequential Information in Task-based fMRI for Synthetic Data Augmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.15564v1
• Date: Tue, 29 Aug 2023 18:36:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-31 15:43:36.130872
• Title: Learning Sequential Information in Task-based fMRI for Synthetic Data Augmentation
• Title（参考訳）: 合成データ拡張のためのタスクベースfMRIにおける逐次情報学習
• Authors: Jiyao Wang, Nicha C. Dvornek, Lawrence H. Staib, and James S. Duncan
• Abstract要約: 本稿では、下流学習における強化トレーニングデータセットの作成に使用できる合成fMRIシーケンスの生成手法を提案する。 合成画像は、可視化や自閉症スペクトラム障害(ASD)分類タスクを含む複数の視点から評価される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.629487323161323
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Insufficiency of training data is a persistent issue in medical image analysis, especially for task-based functional magnetic resonance images (fMRI) with spatio-temporal imaging data acquired using specific cognitive tasks. In this paper, we propose an approach for generating synthetic fMRI sequences that can then be used to create augmented training datasets in downstream learning tasks. To synthesize high-resolution task-specific fMRI, we adapt the $\alpha$-GAN structure, leveraging advantages of both GAN and variational autoencoder models, and propose different alternatives in aggregating temporal information. The synthetic images are evaluated from multiple perspectives including visualizations and an autism spectrum disorder (ASD) classification task. The results show that the synthetic task-based fMRI can provide effective data augmentation in learning the ASD classification task.
• Abstract（参考訳）: 訓練データの不足は、特に特定の認知タスクを用いて取得した時空間画像を用いたタスクベース機能的磁気共鳴画像(fMRI)において、医用画像解析において永続的な問題である。 本稿では、下流学習タスクにおける強化トレーニングデータセットの作成に使用できる合成fMRIシーケンスの生成手法を提案する。 高分解能なタスク固有fMRIを合成するために、GANと変分オートエンコーダモデルの両方の利点を利用して$\alpha$-GAN構造を適用し、時間情報を集約する様々な代替案を提案する。 合成画像は、可視化や自閉症スペクトラム障害(ASD)分類タスクを含む複数の視点から評価される。 その結果,合成課題に基づくfMRIは,ASD分類タスクの学習に有効なデータ拡張を提供することができた。

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