論文の概要: Machine Learning Techniques for MRI Data Processing at Expanding Scale

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.14326v1
• Date: Mon, 22 Apr 2024 16:38:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-23 13:17:55.188954
• Title: Machine Learning Techniques for MRI Data Processing at Expanding Scale
• Title（参考訳）: 拡大スケールにおけるMRIデータ処理のための機械学習技術
• Authors: Taro Langner,
• Abstract要約: 世界中のイメージングサイトは、より多用途で手頃な価格のテクノロジーで、より多くの医療スキャンデータを生成する。 これらの大規模なデータセットは人間の健康に関する情報をエンコードし、機械学習のトレーニングと分析にかなりの可能性を秘めている。 本章は、現在進行中の大規模研究と、それら間の分散シフトの課題について考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5221459608786241
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Imaging sites around the world generate growing amounts of medical scan data with ever more versatile and affordable technology. Large-scale studies acquire MRI for tens of thousands of participants, together with metadata ranging from lifestyle questionnaires to biochemical assays, genetic analyses and more. These large datasets encode substantial information about human health and hold considerable potential for machine learning training and analysis. This chapter examines ongoing large-scale studies and the challenge of distribution shifts between them. Transfer learning for overcoming such shifts is discussed, together with federated learning for safe access to distributed training data securely held at multiple institutions. Finally, representation learning is reviewed as a methodology for encoding embeddings that express abstract relationships in multi-modal input formats.
• Abstract（参考訳）: 世界中のイメージングサイトは、より多用途で手頃な価格のテクノロジーで、より多くの医療スキャンデータを生成する。 大規模な研究は、ライフスタイルのアンケートから生化学的測定、遺伝子解析まで、何万人もの参加者のMRIを取得する。 これらの大規模なデータセットは人間の健康に関する情報をエンコードし、機械学習のトレーニングと分析にかなりの可能性を秘めている。 本章は、現在進行中の大規模研究と、それら間の分散シフトの課題について考察する。 このようなシフトを克服するためのトランスファーラーニングと、複数の機関で安全に保持された分散トレーニングデータへの安全なアクセスのためのフェデレーションラーニングについて論じる。 最後に,マルチモーダル入力形式における抽象的関係を表現する埋め込みを符号化する手法として表現学習について検討する。

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