論文の概要: Disentangling Hippocampal Shape Variations: A Study of Neurological Disorders Using Mesh Variational Autoencoder with Contrastive Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.00785v3
- Date: Sat, 09 Nov 2024 05:55:34 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-12 14:04:47.378221
- Title: Disentangling Hippocampal Shape Variations: A Study of Neurological Disorders Using Mesh Variational Autoencoder with Contrastive Learning
- Title（参考訳）: 遠心性海馬形状変化:メッシュ変分オートエンコーダとコントラスト学習を用いた神経障害の研究
- Authors: Jakaria Rabbi, Johannes Kiechle, Christian Beaulieu, Nilanjan Ray, Dana Cobzas,
- Abstract要約: 教師付きコントラスト学習により強化されたメッシュ変分オートエンコーダ(VAE)を利用する。
本研究の目的は,年齢と疾患の有無に応じた2つの異なる潜伏変数を分離することにより,解釈可能性を向上させることである。
本研究は,MS集団の年齢層別における神経疾患と海馬形状の変化との関係についての貴重な知見を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.978057697592975
- License:
- Abstract: This paper presents a comprehensive study focused on disentangling hippocampal shape variations from diffusion tensor imaging (DTI) datasets within the context of neurological disorders. Leveraging a Mesh Variational Autoencoder (VAE) enhanced with Supervised Contrastive Learning, our approach aims to improve interpretability by disentangling two distinct latent variables corresponding to age and the presence of diseases. In our ablation study, we investigate a range of VAE architectures and contrastive loss functions, showcasing the enhanced disentanglement capabilities of our approach. This evaluation uses synthetic 3D torus mesh data and real 3D hippocampal mesh datasets derived from the DTI hippocampal dataset. Our supervised disentanglement model outperforms several state-of-the-art (SOTA) methods like attribute and guided VAEs in terms of disentanglement scores. Our model distinguishes between age groups and disease status in patients with Multiple Sclerosis (MS) using the hippocampus data. Our Mesh VAE with Supervised Contrastive Learning shows the volume changes of the hippocampus of MS populations at different ages, and the result is consistent with the current neuroimaging literature. This research provides valuable insights into the relationship between neurological disorder and hippocampal shape changes in different age groups of MS populations using a Mesh VAE with Supervised Contrastive loss. Our code is available at https://github.com/Jakaria08/Explaining_Shape_Variability
- Abstract（参考訳）: 本稿では、神経疾患の文脈における拡散テンソルイメージング(DTI)データセットからの海馬形状変化の遠ざかることに焦点を当てた総合的研究について述べる。
教師付きコントラスト学習で強化されたメッシュ変分オートエンコーダ(VAE)を活用し,年齢と疾患の有無に応じた2つの異なる潜伏変数を分離することにより,解釈性の向上を目指す。
アブレーション研究では,VAEアーキテクチャとコントラスト損失関数について検討し,その拡張的アンタングル化能力を示す。
この評価はDTI海馬データセットから得られた合成3Dトーラスメッシュデータと実3D海馬メッシュデータセットを用いる。
教師付きアンタングルメントモデルでは,アトリビュートやガイド付きVAEといったいくつかの最先端(SOTA)手法よりも,アンタングルメントスコアが優れている。
海馬データを用いて,多発性硬化症(MS)患者の年齢群と疾患状態の鑑別を行った。
我々のMesh VAE with Supervised Contrastive Learningは、年齢の異なるMS人口の海馬の体積変化を示し、その結果は現在の神経画像学の文献と一致している。
本研究は,MS集団の年齢差における神経疾患と海馬形状の変化との関係について,Mesh VAEを用いて検討した。
私たちのコードはhttps://github.com/Jakaria08/Explaining_Shape_Variabilityで利用可能です。
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