論文の概要: Self-Supervised Pretext Tasks for Alzheimer's Disease Classification using 3D Convolutional Neural Networks on Large-Scale Synthetic Neuroimaging Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.14210v1
• Date: Thu, 20 Jun 2024 11:26:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-21 14:11:31.145261
• Title: Self-Supervised Pretext Tasks for Alzheimer's Disease Classification using 3D Convolutional Neural Networks on Large-Scale Synthetic Neuroimaging Dataset
• Title（参考訳）: 大規模合成神経画像データセットを用いた3次元畳み込みニューラルネットワークを用いたアルツハイマー病分類のための自己監督的前提課題
• Authors: Chen Zheng,
• Abstract要約: アルツハイマー病(Alzheimer's Disease, AD)は、脳の局所的および広範な神経変性を誘導する疾患である。 本研究では、下流ADとCN分類のための特徴抽出器を訓練するための教師なし手法をいくつか評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.173478552040441
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Structural magnetic resonance imaging (MRI) studies have shown that Alzheimer's Disease (AD) induces both localised and widespread neural degenerative changes throughout the brain. However, the absence of segmentation that highlights brain degenerative changes presents unique challenges for training CNN-based classifiers in a supervised fashion. In this work, we evaluated several unsupervised methods to train a feature extractor for downstream AD vs. CN classification. Using the 3D T1-weighted MRI data of cognitive normal (CN) subjects from the synthetic neuroimaging LDM100K dataset, lightweight 3D CNN-based models are trained for brain age prediction, brain image rotation classification, brain image reconstruction and a multi-head task combining all three tasks into one. Feature extractors trained on the LDM100K synthetic dataset achieved similar performance compared to the same model using real-world data. This supports the feasibility of utilising large-scale synthetic data for pretext task training. All the training and testing splits are performed on the subject-level to prevent data leakage issues. Alongside the simple preprocessing steps, the random cropping data augmentation technique shows consistent improvement across all experiments.
• Abstract（参考訳）: 構造核磁気共鳴イメージング(MRI)研究は、アルツハイマー病(AD)が脳全体に局所的および広範囲にわたる神経変性を誘導することを示した。 しかし、脳変性変化を強調させるセグメンテーションの欠如は、CNNベースの分類器を教師付きで訓練する上で、ユニークな課題となる。 本研究では、下流ADとCN分類のための特徴抽出器を訓練するための教師なし手法をいくつか評価した。 3D T1-weighted MRI data of Cognitive normal (CN) subjects from the synthetic neuroimaging LDM100K dataset, lightweight 3D CNN-based model are training for brain age prediction, brain image rotation classification, brain image reconstruction and a multi-head task combined all three task into one。 LDM100K合成データセットで訓練した特徴抽出器は、実世界のデータを用いたモデルと同等の性能を達成した。 これにより、大規模合成データをプリテキストタスクトレーニングに活用することが可能になる。 すべてのトレーニングとテストの分割は、データ漏洩の問題を防ぐために、被験者レベルで実行される。 単純な前処理のステップに加えて、ランダムな収穫データ拡張技術はすべての実験で一貫した改善を示している。

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