論文の概要: Improving age prediction: Utilizing LSTM-based dynamic forecasting for data augmentation in multivariate time series analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.08383v1
• Date: Mon, 11 Dec 2023 22:47:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-16 03:07:05.197646
• Title: Improving age prediction: Utilizing LSTM-based dynamic forecasting for data augmentation in multivariate time series analysis
• Title（参考訳）: 年齢予測の改善:多変量時系列解析におけるデータ拡張のためのLSTMに基づく動的予測の利用
• Authors: Yutong Gao, Charles A. Ellis, Vince D. Calhoun and Robyn L. Miller
• Abstract要約: 本稿では,Long Short-Term Memory (LSTM) ネットワークを用いた動的予測を利用したデータ拡張検証フレームワークを提案する。 これらの拡張データセットの有効性を、時系列年齢予測タスク用に設計された様々なディープラーニングモデルを用いて、元のデータと比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.91773394335563
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The high dimensionality and complexity of neuroimaging data necessitate large datasets to develop robust and high-performing deep learning models. However, the neuroimaging field is notably hampered by the scarcity of such datasets. In this work, we proposed a data augmentation and validation framework that utilizes dynamic forecasting with Long Short-Term Memory (LSTM) networks to enrich datasets. We extended multivariate time series data by predicting the time courses of independent component networks (ICNs) in both one-step and recursive configurations. The effectiveness of these augmented datasets was then compared with the original data using various deep learning models designed for chronological age prediction tasks. The results suggest that our approach improves model performance, providing a robust solution to overcome the challenges presented by the limited size of neuroimaging datasets.
• Abstract（参考訳）: 神経画像データの高次元と複雑さは、強固で高パフォーマンスなディープラーニングモデルを開発するために大きなデータセットを必要とする。 しかし、そのようなデータセットの不足により、神経イメージングの分野は明らかに妨げられている。 本研究では,Long Short-Term Memory (LSTM) ネットワークを用いた動的予測を利用したデータ拡張検証フレームワークを提案する。 独立成分ネットワーク(ICN)の1ステップ構成と再帰構成の両方で時間経過を予測することで,多変量時系列データを拡張した。 これらの拡張データセットの有効性を、時系列年齢予測タスク用に設計された様々なディープラーニングモデルを用いて、元のデータと比較した。 その結果,本手法はモデルの性能を向上し,脳画像データセットのサイズ制限による課題を克服するためのロバストなソリューションであることが示唆された。

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