論文の概要: A Compact Implicit Neural Representation for Efficient Storage of
Massive 4D Functional Magnetic Resonance Imaging
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.00082v1
- Date: Thu, 30 Nov 2023 05:54:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-04 17:14:17.469332
- Title: A Compact Implicit Neural Representation for Efficient Storage of
Massive 4D Functional Magnetic Resonance Imaging
- Title（参考訳）: 大容量4次元機能的磁気共鳴画像の高効率記憶のための小型インシシティニューラル表現法
- Authors: Ruoran Li, Runzhao Yang, Wenxin Xiang, Yuxiao Cheng, Tingxiong Xiao,
Jinli Suo
- Abstract要約: Inlicit Neural Representation (INR)に基づくfMRIデータに適した新しい圧縮パラダイムについて報告する。
本手法はfMRIデータの特徴を適切に組み込んだもので,提案手法の有効性を示す。
本稿では,fMRIデータを低帯域・高忠実度で共有する方法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.493622422645053
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI) data is a kind of widely used
four-dimensional biomedical data, demanding effective compression but
presenting unique challenges for compression due to its intricate temporal
dynamics, low signal-to-noise ratio, and complicated underlying redundancies.
This paper reports a novel compression paradigm specifically tailored for fMRI
data based on Implicit Neural Representation (INR). The proposed approach
focuses on removing the various redundancies among the time series, including
(i) conducting spatial correlation modeling for intra-region dynamics, (ii)
decomposing reusable neuronal activation patterns, and using proper
initialization together with nonlinear fusion to describe the inter-region
similarity. The above scheme properly incorporates the unique features of fMRI
data, and experimental results on publicly available datasets demonstrate the
effectiveness of the proposed method, surpassing state-of-the-art algorithms in
both conventional image quality evaluation metrics and fMRI downstream tasks.
This work in this paper paves the way for sharing massive fMRI data at low
bandwidth and high fidelity.
- Abstract（参考訳）: 機能的磁気共鳴イメージング(fmri)データは、効果的な圧縮を要求するが、その複雑な時間的ダイナミクス、低信号対雑音比、複雑な基礎冗長性により、圧縮に特有の課題を示す4次元生体医学データの一種である。
本稿では,暗黙的神経表現(inr)に基づくfmriデータに特化した新しい圧縮パラダイムを提案する。
提案手法は時系列を含む様々な冗長性を取り除くことに焦点を当てている。
(i)地域内ダイナミクスのための空間相関モデリング
(ii)再利用可能なニューロン活性化パターンを分解し、非線形融合と共に適切な初期化を用いて領域間の類似性を記述する。
本手法は,fMRIデータの特徴を適切に組み込んだもので,従来の画像品質評価指標とfMRIダウンストリームタスクの両方において,最先端のアルゴリズムを超越して,提案手法の有効性を示す。
本稿では,低帯域幅,高忠実度で大規模fmriデータを共有する方法を提案する。
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