論文の概要: The effect of data augmentation and 3D-CNN depth on Alzheimer's Disease detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.07192v1
• Date: Wed, 13 Sep 2023 10:40:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-15 17:19:20.107161
• Title: The effect of data augmentation and 3D-CNN depth on Alzheimer's Disease detection
• Title（参考訳）: データ拡張と3D-CNN深度がアルツハイマー病の検出に及ぼす影響
• Authors: Rosanna Turrisi, Alessandro Verri and Annalisa Barla
• Abstract要約: この研究は、データハンドリング、実験設計、モデル評価に関するベストプラクティスを要約し、厳密に観察する。 我々は、アルツハイマー病(AD)の検出に焦点を当て、医療における課題のパラダイム的な例として機能する。 このフレームワークでは,3つの異なるデータ拡張戦略と5つの異なる3D CNNアーキテクチャを考慮し,予測15モデルを訓練する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.697248252191265
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine Learning (ML) has emerged as a promising approach in healthcare, outperforming traditional statistical techniques. However, to establish ML as a reliable tool in clinical practice, adherence to best practices regarding data handling, experimental design, and model evaluation is crucial. This work summarizes and strictly observes such practices to ensure reproducible and reliable ML. Specifically, we focus on Alzheimer's Disease (AD) detection, which serves as a paradigmatic example of challenging problem in healthcare. We investigate the impact of different data augmentation techniques and model complexity on the overall performance. We consider MRI data from ADNI dataset to address a classification problem employing 3D Convolutional Neural Network (CNN). The experiments are designed to compensate for data scarcity and initial random parameters by utilizing cross-validation and multiple training trials. Within this framework, we train 15 predictive models, considering three different data augmentation strategies and five distinct 3D CNN architectures, each varying in the number of convolutional layers. Specifically, the augmentation strategies are based on affine transformations, such as zoom, shift, and rotation, applied concurrently or separately. The combined effect of data augmentation and model complexity leads to a variation in prediction performance up to 10% of accuracy. When affine transformation are applied separately, the model is more accurate, independently from the adopted architecture. For all strategies, the model accuracy followed a concave behavior at increasing number of convolutional layers, peaking at an intermediate value of layers. The best model (8 CL, (B)) is the most stable across cross-validation folds and training trials, reaching excellent performance both on the testing set and on an external test set.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)は医療において有望なアプローチとして現れ、従来の統計技術を上回っている。 しかし, 臨床実践において信頼性の高いツールとしてmlを確立するためには, データハンドリング, 実験設計, モデル評価に関するベストプラクティスの遵守が不可欠である。 この作業は、再現可能で信頼性の高いMLを保証するために、そのようなプラクティスを要約し、厳密に観察する。 具体的には、ヘルスケアにおける課題のパラダイム的な例であるアルツハイマー病(AD)の検出に焦点を当てる。 各種データ拡張手法とモデル複雑さが全体的な性能に与える影響について検討する。 本稿では,3次元畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた分類問題に対するADNIデータセットからのMRIデータについて考察する。 この実験は、クロスバリデーションと複数のトレーニング試行を利用して、データの不足と初期乱数パラメータを補償するように設計されている。 このフレームワークでは、3つの異なるデータ拡張戦略と5つの異なる3d cnnアーキテクチャを考慮して、15の予測モデルをトレーニングします。 具体的には、拡張戦略は、ズーム、シフト、回転などのアフィン変換を同時に、あるいは別々に適用する。 データ拡張とモデルの複雑さが組み合わさった効果により、予測性能は最大10%の精度で変動する。 アフィン変換を別々に適用する場合、モデルは採用アーキテクチャとは独立により正確である。 すべての戦略において、モデルの精度は畳み込み層数の増加による凹状挙動に従い、中間値の層でピークに達した。 最良のモデル(8 CL, (B))は、クロスバリデーションの折り畳みとトレーニングの試行において最も安定しており、テストセットと外部テストセットの両方で優れたパフォーマンスを達成する。

関連論文リスト

• Self-Supervised Pre-training Tasks for an fMRI Time-series Transformer in Autism Detection [3.665816629105171]
  自閉症スペクトラム障害(Autism Spectrum disorder、ASD)は、様々な症状や障害の程度を包含する神経発達障害である。 我々は,関数接続を計算せずに時系列fMRIデータを直接解析するトランスフォーマーベースの自己教師型フレームワークを開発した。 ランダムにROIをマスキングすると、トレーニング前のステップでランダムにマスキングする時間ポイントよりも、モデル性能が向上することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-18T20:29:23Z)
• Self-Supervised Pretext Tasks for Alzheimer's Disease Classification using 3D Convolutional Neural Networks on Large-Scale Synthetic Neuroimaging Dataset [11.173478552040441]
  アルツハイマー病(Alzheimer's Disease, AD)は、脳の局所的および広範な神経変性を誘導する疾患である。 本研究では、下流ADとCN分類のための特徴抽出器を訓練するための教師なし手法をいくつか評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-20T11:26:32Z)
• Predictive Analytics of Varieties of Potatoes [2.336821989135698]
  本研究では, 育種試験におけるサツマイモクローンの選択プロセスの向上を目的とした, 機械学習アルゴリズムの適用について検討する。 本研究は, 高収率, 耐病性, 耐気候性ポテト品種を効率的に同定することの課題に対処する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-04T00:49:05Z)
• Few-shot learning for COVID-19 Chest X-Ray Classification with Imbalanced Data: An Inter vs. Intra Domain Study [49.5374512525016]
  医療画像データセットは、コンピュータ支援診断、治療計画、医学研究に使用される訓練モデルに不可欠である。 データ分散のばらつき、データの不足、ジェネリックイメージから事前トレーニングされたモデルを使用する場合の転送学習の問題などである。 本稿では,データ不足と分散不均衡の影響を軽減するために,一連の手法を統合したシームズニューラルネットワークに基づく手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-18T16:59:27Z)
• Brain Tumor Radiogenomic Classification [1.8276368987462532]
  2次分類によるグリオ芽腫のMGMTバイオマーカー状態の予測を目的としたRSNA-MICCAI脳腫瘍ラジオゲノミクス分類の試み データセットはトレーニングセット、トレーニング中に使用された検証セット、最終評価時にのみ使用されるテストの3つの主要なコホートに分割される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-11T10:30:09Z)
• Source-Free Collaborative Domain Adaptation via Multi-Perspective Feature Enrichment for Functional MRI Analysis [55.03872260158717]
  安静時MRI機能(rs-fMRI)は、神経疾患の分析を助けるために多地点で研究されている。 ソース領域とターゲット領域の間のfMRIの不均一性を低減するための多くの手法が提案されている。 しかし、マルチサイト研究における懸念やデータストレージの負担のため、ソースデータの取得は困難である。 我々は、fMRI解析のためのソースフリー協調ドメイン適応フレームワークを設計し、事前訓練されたソースモデルとラベルなしターゲットデータのみにアクセスできるようにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-24T01:30:18Z)
• Stacking Ensemble Learning in Deep Domain Adaptation for Ophthalmic Image Classification [61.656149405657246]
  ドメイン適応は、十分なラベルデータを取得することが困難な画像分類タスクに有効である。 本稿では,3つのドメイン適応手法を拡張することで,アンサンブル学習を積み重ねるための新しい手法SELDAを提案する。 Age-Related Eye Disease Study (AREDS)ベンチマーク眼科データセットを用いた実験結果から,提案モデルの有効性が示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-27T14:19:00Z)
• Feature robustness and sex differences in medical imaging: a case study in MRI-based Alzheimer's disease detection [1.7616042687330637]
  我々はADNI MRIデータセットの2つの分類方式を比較した。 訓練データセットの性構成に対する男女試験対象者のモデル性能の強い依存は見つからない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-04T17:37:54Z)
• Mixed Effects Neural ODE: A Variational Approximation for Analyzing the Dynamics of Panel Data [50.23363975709122]
  パネルデータ解析に(固定・ランダムな)混合効果を取り入れたME-NODEという確率モデルを提案する。 我々は、Wong-Zakai定理によって提供されるSDEの滑らかな近似を用いて、我々のモデルを導出できることを示す。 次に、ME-NODEのためのエビデンスに基づく下界を導出し、(効率的な)トレーニングアルゴリズムを開発する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-18T22:41:51Z)
• Deep learning-based COVID-19 pneumonia classification using chest CT images: model generalizability [54.86482395312936]
  深層学習(DL)分類モデルは、異なる国の3DCTデータセット上で、COVID-19陽性患者を特定するために訓練された。 我々は、データセットと72%の列車、8%の検証、20%のテストデータを組み合わせたDLベースの9つの同一分類モデルを訓練した。 複数のデータセットでトレーニングされ、トレーニングに使用されるデータセットの1つからテストセットで評価されたモデルは、よりよいパフォーマンスを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-18T21:14:52Z)

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。