論文の概要: Enhancing Blood Flow Assessment in Diffuse Correlation Spectroscopy: A
Transfer Learning Approach with Noise Robustness Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.05580v3
- Date: Thu, 1 Feb 2024 16:36:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-02 11:58:38.775495
- Title: Enhancing Blood Flow Assessment in Diffuse Correlation Spectroscopy: A
Transfer Learning Approach with Noise Robustness Analysis
- Title（参考訳）: 拡散相関分光法における血流評価の強化:ノイズロバスト性分析を用いた伝達学習アプローチ
- Authors: Xi Chen, Xingda Li
- Abstract要約: 本研究では,SNR(Signal-to-Noise Ratios)が学習特徴の一般化能力に与える影響を評価することを目的とした。
付加雑音のレベルが異なる合成データセットを用いて、異なるSNRをシミュレートする。
提案モデルでは, 異なるSNRに対して優れた性能を示し, 適合精度が向上した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.16677999056239
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Diffuse correlation spectroscopy (DCS) is an emerging noninvasive technique
that measures the tissue blood flow, by using near-infrared coherent
point-source illumination to detect spectral changes. While machine learning
has demonstrated significant potential for measuring blood flow index (BFi), an
open question concerning the success of this approach pertains to its
robustness in scenarios involving deviations between datasets with varying
Signal-to-Noise Ratios (SNRs) originating from diverse clinical applications
and various setups. This study proposes a transfer learning approach, aims to
assess the influence of SNRs on the generalization ability of learned features,
and demonstrate the robustness for transfer learning. A synthetic dataset with
varying levels of added noise is utilized to simulate different SNRs. The
proposed network takes a 1x64 autocorrelation curve as input and generates BFi
and the correlation parameter beta. The proposed model demonstrates excellent
performance across different SNRs, exhibiting enhanced fitting accuracy,
particularly for low SNR datasets when compared with other fitting methods.
This highlights its potential for clinical diagnosis and treatment across
various scenarios under different clinical setups.
- Abstract（参考訳）: 拡散相関分光法(Diffuse correlation spectroscopy, DCS)は、近赤外コヒーレント点源照明を用いて組織血流を測定する非侵襲的手法である。
機械学習は、血流指数(BFi)を測定する大きな可能性を示しているが、このアプローチの成功に関するオープンな疑問は、様々な臨床応用と様々な設定から派生したSNR(Signal-to-Noise Ratios)を持つデータセット間のずれを含むシナリオにおける堅牢性に関するものである。
本研究では,伝達学習手法を提案し,SNRが学習特徴の一般化能力に与える影響を評価し,伝達学習の堅牢性を示す。
付加雑音のレベルが異なる合成データセットを用いて、異なるSNRをシミュレートする。
提案するネットワークは1x64自己相関曲線を入力とし,BFiと相関パラメータベータを生成する。
提案モデルは異なるsnrに対して優れた性能を示し,他のフィッティング法と比較して,特に低snrデータセットに対して高いフィッティング精度を示す。
これは様々な臨床シナリオにおける臨床診断と治療の可能性を強調している。
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