論文の概要: Pruning Sparse Tensor Neural Networks Enables Deep Learning for 3D Ultrasound Localization Microscopy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.09359v1
• Date: Wed, 14 Feb 2024 18:03:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-15 14:07:35.541281
• Title: Pruning Sparse Tensor Neural Networks Enables Deep Learning for 3D Ultrasound Localization Microscopy
• Title（参考訳）: pruning sparse tensor neural networksは3次元超音波局在顕微鏡のためのディープラーニングを可能にする
• Authors: Brice Rauby (1 and 2), Paul Xing (1), Jonathan Por\'ee (1), Maxime Gasse (1, 2 and 3), Jean Provost (1 and 4) ((1) Polytechnique Montr\'eal, (2) Mila - Quebec Artificial Intelligence Institute, (3) ServiceNow Inc., (4) Montreal Heart Institute)
• Abstract要約: 本研究では,超音波データをスパース形式に効率よく変換し,関連する情報損失の影響について検討する。 提案手法は,高濃度環境下での従来のULMよりも2桁のメモリ要求量を削減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Ultrasound Localization Microscopy (ULM) is a non-invasive technique that allows for the imaging of micro-vessels in vivo, at depth and with a resolution on the order of ten microns. ULM is based on the sub-resolution localization of individual microbubbles injected in the bloodstream. Mapping the whole angioarchitecture requires the accumulation of microbubbles trajectories from thousands of frames, typically acquired over a few minutes. ULM acquisition times can be reduced by increasing the microbubble concentration, but requires more advanced algorithms to detect them individually. Several deep learning approaches have been proposed for this task, but they remain limited to 2D imaging, in part due to the associated large memory requirements. Herein, we propose to use sparse tensor neural networks to reduce memory usage in 2D and to improve the scaling of the memory requirement for the extension of deep learning architecture to 3D. We study several approaches to efficiently convert ultrasound data into a sparse format and study the impact of the associated loss of information. When applied in 2D, the sparse formulation reduces the memory requirements by a factor 2 at the cost of a small reduction of performance when compared against dense networks. In 3D, the proposed approach reduces memory requirements by two order of magnitude while largely outperforming conventional ULM in high concentration settings. We show that Sparse Tensor Neural Networks in 3D ULM allow for the same benefits as dense deep learning based method in 2D ULM i.e. the use of higher concentration in silico and reduced acquisition time.
• Abstract（参考訳）: 超音波局在顕微鏡(ulm)は、生体内における微小血管の深さおよび10ミクロンの解像度でのイメージングを可能にする非侵襲的技術である。 ULMは、血流中に注入された個々のマイクロバブルのサブレゾリューション局在に基づいている。 血管構造全体をマッピングするには、数千のフレームからマイクロバブルの軌跡を蓄積する必要がある。 ulm取得時間は、マイクロバブル濃度を増加させることで削減できるが、個別に検出するにはより高度なアルゴリズムが必要である。 このタスクには、いくつかのディープラーニングアプローチが提案されているが、それゆえ、大きなメモリ要件が伴っているため、2dイメージングに限定されている。 本稿では,2次元のメモリ使用量を削減するためにスパーステンソルニューラルネットワークを使用し,ディープラーニングアーキテクチャを3次元に拡張するためのメモリ要求のスケーリングを改善することを提案する。 本研究では,超音波データをスパース形式に効率的に変換し,関連する情報損失の影響について検討する。 スパース定式化を2Dに適用すると、高密度ネットワークと比較した場合の性能低下が小さく、第2因子によるメモリ要求を低減できる。 3dでは,提案手法はメモリ要求を2桁削減するが,高濃度設定では従来のulmをほぼ上回っている。 3次元ULMにおけるスパーステンソルニューラルネットワークは、2次元ULMにおける濃密な深層学習法と同じ利点、すなわち、高濃度のシリカの使用と取得時間の短縮を可能にする。

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