論文の概要: LaB-GATr: geometric algebra transformers for large biomedical surface and volume meshes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.07536v2
- Date: Sun, 03 Nov 2024 19:21:04 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-05 14:42:03.015074
- Title: LaB-GATr: geometric algebra transformers for large biomedical surface and volume meshes
- Title（参考訳）: LaB-GATr:大規模生体表面および体積メッシュのための幾何学代数変換器
- Authors: Julian Suk, Baris Imre, Jelmer M. Wolterink,
- Abstract要約: 高忠実度メッシュを用いた学習のための幾何学的トークン化を備えた深層ニューラルネットワークLaB-GATrを提案する。
LaB-GATrは、心臓血管血行動態モデリングと神経発達型表現型予測の3つの課題について最先端の結果を得る。
以上の結果から,LaB-GATrは高忠実度メッシュで学習するための強力なアーキテクチャであることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4637995279014533
- License:
- Abstract: Many anatomical structures can be described by surface or volume meshes. Machine learning is a promising tool to extract information from these 3D models. However, high-fidelity meshes often contain hundreds of thousands of vertices, which creates unique challenges in building deep neural network architectures. Furthermore, patient-specific meshes may not be canonically aligned which limits the generalisation of machine learning algorithms. We propose LaB-GATr, a transfomer neural network with geometric tokenisation that can effectively learn with large-scale (bio-)medical surface and volume meshes through sequence compression and interpolation. Our method extends the recently proposed geometric algebra transformer (GATr) and thus respects all Euclidean symmetries, i.e. rotation, translation and reflection, effectively mitigating the problem of canonical alignment between patients. LaB-GATr achieves state-of-the-art results on three tasks in cardiovascular hemodynamics modelling and neurodevelopmental phenotype prediction, featuring meshes of up to 200,000 vertices. Our results demonstrate that LaB-GATr is a powerful architecture for learning with high-fidelity meshes which has the potential to enable interesting downstream applications. Our implementation is publicly available.
- Abstract（参考訳）: 多くの解剖学的構造は表面または体積メッシュによって記述できる。
機械学習は、これらの3Dモデルから情報を抽出する有望なツールである。
しかし、高忠実度メッシュはしばしば数十万の頂点を含んでいるため、ディープニューラルネットワークアーキテクチャを構築する上でユニークな課題を生み出します。
さらに、患者固有のメッシュは、機械学習アルゴリズムの一般化を制限する、カノニカルにアライメントされてはならない。
本稿では,大規模(バイオ)医療面とボリュームメッシュを用いてシーケンス圧縮と補間により効果的に学習可能な,幾何学的トークン化を備えたトランスフォーマーニューラルネットワークLaB-GATrを提案する。
提案手法は,最近提案された幾何代数変換器(GATr)を拡張し,すべてのユークリッド対称性,すなわち回転,翻訳,反射を尊重し,患者間の正準アライメントの問題を効果的に緩和する。
LaB-GATrは、最大20万頂点のメッシュを特徴とする、心臓血管血行動態モデリングと神経発達型表現型予測の3つのタスクで最先端の結果を得る。
以上の結果から,LaB-GATrは高忠実度メッシュで学習するための強力なアーキテクチャであることを示す。
私たちの実装は公開されています。
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