Fugu-MT 論文翻訳(概要): Triamese-ViT: A 3D-Aware Method for Robust Brain Age Estimation from MRIs

論文の概要: Triamese-ViT: A 3D-Aware Method for Robust Brain Age Estimation from MRIs

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.09475v1
Date: Sat, 13 Jan 2024 03:29:56 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-01-22 09:16:22.087533
Title: Triamese-ViT: A 3D-Aware Method for Robust Brain Age Estimation from MRIs
Title（参考訳）: Triamese-ViT:MRIによるロバスト脳年齢推定のための3次元認識手法
Authors: Zhaonian Zhang and Richard Jiang
Abstract要約: 本稿では,脳年齢推定のためのViTモデルの革新的適応であるTriamese-ViTを紹介する。 1351のMRIスキャンでテストした結果、Triamese-ViTは平均絶対誤差(MAE)が3.84、スピアマン相関係数が0.9、スピアマン相関係数が-0.29である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7770029179741429
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The integration of machine learning in medicine has significantly improved diagnostic precision, particularly in the interpretation of complex structures like the human brain. Diagnosing challenging conditions such as Alzheimer's disease has prompted the development of brain age estimation techniques. These methods often leverage three-dimensional Magnetic Resonance Imaging (MRI) scans, with recent studies emphasizing the efficacy of 3D convolutional neural networks (CNNs) like 3D ResNet. However, the untapped potential of Vision Transformers (ViTs), known for their accuracy and interpretability, persists in this domain due to limitations in their 3D versions. This paper introduces Triamese-ViT, an innovative adaptation of the ViT model for brain age estimation. Our model uniquely combines ViTs from three different orientations to capture 3D information, significantly enhancing accuracy and interpretability. Tested on a dataset of 1351 MRI scans, Triamese-ViT achieves a Mean Absolute Error (MAE) of 3.84, a 0.9 Spearman correlation coefficient with chronological age, and a -0.29 Spearman correlation coefficient between the brain age gap (BAG) and chronological age, significantly better than previous methods for brian age estimation. A key innovation of Triamese-ViT is its capacity to generate a comprehensive 3D-like attention map, synthesized from 2D attention maps of each orientation-specific ViT. This feature is particularly beneficial for in-depth brain age analysis and disease diagnosis, offering deeper insights into brain health and the mechanisms of age-related neural changes.
Abstract（参考訳）: 医学における機械学習の統合は、特に人間の脳のような複雑な構造の解釈において、診断精度を大幅に改善した。アルツハイマー病などの困難な状態の診断は、脳年齢推定技術の発展を促している。 3d resnetのような3次元畳み込みニューラルネットワーク(cnns)の有効性を強調する最近の研究で、これらの手法はしばしば3次元磁気共鳴イメージング(mri)スキャンを利用する。しかし、その精度と解釈可能性で知られるViT(Vision Transformers)の未完成のポテンシャルは、3Dバージョンの制限のためにこの領域に留まっている。本稿では,脳年齢推定のためのViTモデルの革新的適応であるTriamese-ViTを紹介する。我々のモデルは3つの異なる方向からのViTを組み合わせて3D情報をキャプチャし、精度と解釈可能性を大幅に向上させる。 1351のMRIスキャンでテストした結果、Triamese-ViTは平均絶対誤差(MAE)が3.84、スピアマン相関係数が0.9、スピアマン相関係数が-0.29、脳年齢差(BAG)と時間年齢(chronological age)の相関係数が-0.29である。 triamese-vitの重要な革新は、各方向特異的vitの2次元アテンションマップから合成された包括的3dライクなアテンションマップを生成する能力である。この機能は、脳内の年齢分析と疾患の診断に特に有用であり、脳の健康や加齢に伴う神経変化のメカニズムについて深い洞察を提供する。

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