論文の概要: Generalizing Medical Image Representations via Quaternion Wavelet Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.10224v4
• Date: Thu, 03 Oct 2024 17:13:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-05 03:34:27.912885
• Title: Generalizing Medical Image Representations via Quaternion Wavelet Networks
• Title（参考訳）: 四元ウェーブレットネットワークによる医用画像表現の一般化
• Authors: Luigi Sigillo, Eleonora Grassucci, Aurelio Uncini, Danilo Comminiello,
• Abstract要約: 医用画像から健全な特徴を抽出できる,新しい,一般化可能な,データに依存しないフレームワークを提案する。 提案する4元ウェーブレットネットワーク(quaVE)は,既存の医用画像解析や合成作業と容易に統合できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.836302410524842
• License:
• Abstract: Neural network generalizability is becoming a broad research field due to the increasing availability of datasets from different sources and for various tasks. This issue is even wider when processing medical data, where a lack of methodological standards causes large variations being provided by different imaging centers or acquired with various devices and cofactors. To overcome these limitations, we introduce a novel, generalizable, data- and task-agnostic framework able to extract salient features from medical images. The proposed quaternion wavelet network (QUAVE) can be easily integrated with any pre-existing medical image analysis or synthesis task, and it can be involved with real, quaternion, or hypercomplex-valued models, generalizing their adoption to single-channel data. QUAVE first extracts different sub-bands through the quaternion wavelet transform, resulting in both low-frequency/approximation bands and high-frequency/fine-grained features. Then, it weighs the most representative set of sub-bands to be involved as input to any other neural model for image processing, replacing standard data samples. We conduct an extensive experimental evaluation comprising different datasets, diverse image analysis, and synthesis tasks including reconstruction, segmentation, and modality translation. We also evaluate QUAVE in combination with both real and quaternion-valued models. Results demonstrate the effectiveness and the generalizability of the proposed framework that improves network performance while being flexible to be adopted in manifold scenarios and robust to domain shifts. The full code is available at: https://github.com/ispamm/QWT.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークの汎用性は、異なるソースからのデータセットとさまざまなタスクの可用性の増加により、幅広い研究分野になりつつある。 医療データの処理において、方法論的な基準が欠如しているため、異なるイメージングセンタから提供される大きなバリエーションや、さまざまなデバイスやコファクターで取得される場合、この問題はさらに広い。 これらの制約を克服するために,医療画像から健全な特徴を抽出できる,新しい,一般化可能な,データに依存しないフレームワークを導入する。 提案した四元数ウェーブレットネットワーク(quaVE)は、既存の医用画像解析や合成タスクと容易に統合することができ、実際の、四元数または超複素値モデルに関係し、単一チャネルデータへの導入を一般化することができる。 QuaVE は、まず第4次ウェーブレット変換を通じて異なるサブバンドを抽出し、その結果、低周波/近似帯域と高周波/微細な特徴の両方をもたらす。 そして、画像処理のための他のニューラルモデルへの入力として関与する、最も代表的なサブバンドのセットを重み付け、標準データサンプルを置き換える。 異なるデータセット、多様な画像解析、再構成、セグメンテーション、モダリティ変換を含む合成タスクを含む広範囲な実験的評価を行う。 また、実際のモデルと四元数評価モデルの両方と組み合わせてquaVEを評価した。 提案するフレームワークの有効性と汎用性は,多様体のシナリオに柔軟に適用でき,ドメインシフトに頑健であるとともに,ネットワーク性能の向上を図っている。 完全なコードは、https://github.com/ispamm/QWT.comで入手できる。

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