論文の概要: Brain Age Estimation with a Greedy Dual-Stream Model for Limited Datasets
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.04808v1
- Date: Fri, 5 Jul 2024 18:44:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-09 22:26:54.753092
- Title: Brain Age Estimation with a Greedy Dual-Stream Model for Limited Datasets
- Title（参考訳）: 限られたデータセットに対するグレディデュアルストリームモデルによる脳年齢推定
- Authors: Iman Kianian, Hedieh Sajedi,
- Abstract要約: 脳年齢の推定には、脳画像から個人の生物学的年齢を予測することが含まれる。
医療画像分析のために大規模なデータセットを実行することは、困難で時間を要する作業である。
本稿では,脳年齢推定のための新しいスライス方式であるGDSMを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.450536872346658
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Brain age estimation involves predicting the biological age of individuals from their brain images, which offers valuable insights into the aging process and the progression of neurodegenerative diseases. Conducting large-scale datasets for medical image analysis is a challenging and time-consuming task. Existing approaches mostly depend on large datasets, which are hard to come by and expensive. These approaches also require sophisticated, resource-intensive models with a large number of parameters, necessitating a considerable amount of processing power. As a result, there is a vital need to develop innovative methods that can achieve robust performance with limited datasets and efficient use of computational resources. This paper proposes a novel slice-based dual-stream method called GDSM (Greedy Dual-Stream Model) for brain age estimation. This method addresses the limitations of large dataset requirements and computational resource intensiveness. The proposed method incorporates local and global aspects of the brain, thereby refining the focus on specific target regions. The approach employs four backbones to predict ages based on local and global features, complemented by a final model for age correction. Our method demonstrates a Mean Absolute Error (MAE) of 3.25 years on the test set of IBID, which only contains 289 subjects. To demonstrate the robustness of our approach for any small dataset, we analyzed the proposed method with the IXI dataset and achieved an MAE of 4.18 years on the test set of IXI. By leveraging dual-stream and greedy strategies, this approach achieves efficiency and robust performance, making it comparable with other state-of-the-art methods. The code for the GDSM model is available at https://github.com/iman2693/GDSM.
- Abstract（参考訳）: 脳年齢推定は、脳画像から個人の生物学的年齢を予測することを含み、老化過程と神経変性疾患の進行に関する貴重な洞察を提供する。
医療画像分析のために大規模なデータセットを実行することは、困難で時間を要する作業である。
既存のアプローチは主に大規模なデータセットに依存しています。
これらのアプローチはまた、大量のパラメータを持つ洗練されたリソース集約モデルを必要とし、かなりの量の処理能力を必要とする。
その結果、限られたデータセットで堅牢な性能を実現し、計算資源を効率的に活用できる革新的な手法を開発する必要がある。
本稿では,脳年齢推定のためのGDSM(Greedy Dual-Stream Model)と呼ばれる,スライスに基づく新しいデュアルストリーム手法を提案する。
本手法は,大規模データセット要求と計算資源集約性の限界に対処する。
提案手法は脳の局所的および大域的側面を取り入れ,特定の標的領域に焦点を絞り込む。
このアプローチでは、4つのバックボーンを使用して、局所的特徴とグローバルな特徴に基づいて年齢を予測する。
IBIDは, 被験者289名のみで, 平均絶対誤差(MAE)は3.25年である。
提案手法をIXIデータセットを用いて解析し, IXIテストセット上で4.18年間のMAEを達成した。
デュアルストリームとグリード戦略を活用することで、このアプローチは効率性とロバストなパフォーマンスを実現し、他の最先端の手法に匹敵する。
GDSMモデルのコードはhttps://github.com/iman2693/GDSMで公開されている。
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