論文の概要: 3DTINC: Time-Equivariant Non-Contrastive Learning for Predicting Disease Progression from Longitudinal OCTs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.16980v2
- Date: Mon, 13 May 2024 10:44:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-15 00:43:11.858598
- Title: 3DTINC: Time-Equivariant Non-Contrastive Learning for Predicting Disease Progression from Longitudinal OCTs
- Title（参考訳）: 3DTINC : 経時的非コントラスト学習による経時的OCTによる疾患進展予測
- Authors: Taha Emre, Arunava Chakravarty, Antoine Rivail, Dmitrii Lachinov, Oliver Leingang, Sophie Riedl, Julia Mai, Hendrik P. N. Scholl, Sobha Sivaprasad, Daniel Rueckert, Andrew Lotery, Ursula Schmidt-Erfurth, Hrvoje Bogunović,
- Abstract要約: 本研究では,非コントラスト学習に基づく縦型自己教師型学習手法である3DTINCを提案する。
3次元光コヒーレンストモグラフィ(OCT)ボリュームの摂動不変特性をOCT用に特別に設計した拡張を用いて学習するように設計されている。
加齢黄斑変性(AMD)などの網膜疾患の進行を予測するためには,この時間的情報が不可欠であることを示す実験を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.502838668378432
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Self-supervised learning (SSL) has emerged as a powerful technique for improving the efficiency and effectiveness of deep learning models. Contrastive methods are a prominent family of SSL that extract similar representations of two augmented views of an image while pushing away others in the representation space as negatives. However, the state-of-the-art contrastive methods require large batch sizes and augmentations designed for natural images that are impractical for 3D medical images. To address these limitations, we propose a new longitudinal SSL method, 3DTINC, based on non-contrastive learning. It is designed to learn perturbation-invariant features for 3D optical coherence tomography (OCT) volumes, using augmentations specifically designed for OCT. We introduce a new non-contrastive similarity loss term that learns temporal information implicitly from intra-patient scans acquired at different times. Our experiments show that this temporal information is crucial for predicting progression of retinal diseases, such as age-related macular degeneration (AMD). After pretraining with 3DTINC, we evaluated the learned representations and the prognostic models on two large-scale longitudinal datasets of retinal OCTs where we predict the conversion to wet-AMD within a six months interval. Our results demonstrate that each component of our contributions is crucial for learning meaningful representations useful in predicting disease progression from longitudinal volumetric scans.
- Abstract（参考訳）: 自己教師付き学習(SSL)は、ディープラーニングモデルの効率性と有効性を改善するための強力な技術として登場した。
コントラスト法(Contrastive method)は、イメージの2つの拡張ビューの類似した表現を抽出するSSLの顕著なファミリーである。
しかし、最先端のコントラスト法では、3D医療画像には実用的でない自然画像のために設計された大きなバッチサイズと拡張が必要である。
これらの制約に対処するために,非コントラスト学習に基づく新しい長手SSL方式である3DTINCを提案する。
3次元光コヒーレンストモグラフィ(OCT)ボリュームの摂動不変特性をOCT用に特別に設計した拡張を用いて学習するように設計されている。
異なる時間に取得した患者内スキャンから時間的情報を暗黙的に学習する非コントラスト類似性損失項を導入する。
本実験は, 加齢に伴う黄斑変性(AMD)などの網膜疾患の進行を予測する上で, この時間的情報は重要であることを示す。
3DTINCで事前トレーニングを行った後,網膜OCTの2つの大規模縦断データセットを用いて,学習した表現と予後モデルを評価し,湿式AMDへの変換を6ヶ月以内に予測した。
以上の結果から, コントリビューションの各コンポーネントは, 経時的容積スキャンによる疾患進行予測に有用な有意義な表現の学習に不可欠であることが示唆された。
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