論文の概要: Cross-Modal Domain Adaptation in Brain Disease Diagnosis: Maximum Mean Discrepancy-based Convolutional Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.03235v1
• Date: Mon, 6 May 2024 07:44:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-07 14:25:39.067755
• Title: Cross-Modal Domain Adaptation in Brain Disease Diagnosis: Maximum Mean Discrepancy-based Convolutional Neural Networks
• Title（参考訳）: 脳疾患診断におけるクロスモーダルドメイン適応:最大離散性に基づく畳み込みニューラルネットワーク
• Authors: Xuran Zhu,
• Abstract要約: 脳障害は世界の健康にとって大きな課題であり、毎年何百万人もの死者を出している。 これらの疾患の正確な診断は、MRIやCTのような高度な医療画像技術に大きく依存している。 注釈付きデータの不足は、診断のための機械学習モデルをデプロイする上で大きな課題となる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Brain disorders are a major challenge to global health, causing millions of deaths each year. Accurate diagnosis of these diseases relies heavily on advanced medical imaging techniques such as Magnetic Resonance Imaging (MRI) and Computed Tomography (CT). However, the scarcity of annotated data poses a significant challenge in deploying machine learning models for medical diagnosis. To address this limitation, deep learning techniques have shown considerable promise. Domain adaptation techniques enhance a model's ability to generalize across imaging modalities by transferring knowledge from one domain (e.g., CT images) to another (e.g., MRI images). Such cross-modality adaptation is essential to improve the ability of models to consistently generalize across different imaging modalities. This study collected relevant resources from the Kaggle website and employed the Maximum Mean Difference (MMD) method - a popular domain adaptation method - to reduce the differences between imaging domains. By combining MMD with Convolutional Neural Networks (CNNs), the accuracy and utility of the model is obviously enhanced. The excellent experimental results highlight the great potential of data-driven domain adaptation techniques to improve diagnostic accuracy and efficiency, especially in resource-limited environments. By bridging the gap between different imaging modalities, the study aims to provide clinicians with more reliable diagnostic tools.
• Abstract（参考訳）: 脳障害は世界の健康にとって大きな課題であり、毎年何百万人もの死者を出している。 これらの疾患の正確な診断は、MRI(MRI)やCT(CT)などの高度な医療画像技術に大きく依存している。 しかし、注釈付きデータの不足は、医療診断のための機械学習モデルをデプロイする上で大きな課題となる。 この制限に対処するため、ディープラーニング技術はかなりの可能性を示してきた。 ドメイン適応技術は、あるドメイン(例えば、CT画像)から別のドメイン(例えば、MRI画像)に知識を移すことで、画像モダリティをまたいで一般化するモデルの能力を高める。 このようなクロスモダリティ適応は、異なる画像モダリティ間で一貫して一般化するモデルの能力を改善するために不可欠である。 本研究は,Kaggle Webサイトから関連資源を収集し,画像領域間の差異を低減するために,最大平均差法(MMD)を用いた。 MMDと畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を組み合わせることで、モデルの精度と実用性は明らかに向上している。 優れた実験結果は、特にリソース制限環境において、診断精度と効率を向上させるために、データ駆動型ドメイン適応技術の大きな可能性を浮き彫りにした。 この研究は、異なる画像モダリティのギャップを埋めることによって、医師により信頼性の高い診断ツールを提供することを目的としている。

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