論文の概要: Accelerating MRI Uncertainty Estimation with Mask-based Bayesian Neural Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.05521v1
• Date: Sun, 7 Jul 2024 23:57:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-07-09 17:29:37.363042
• Title: Accelerating MRI Uncertainty Estimation with Mask-based Bayesian Neural Network
• Title（参考訳）: Mask-based Bayesian Neural Network を用いたMRI不確かさ推定の高速化
• Authors: Zehuan Zhang, Matej Genci, Hongxiang Fan, Andreas Wetscherek, Wayne Luk,
• Abstract要約: 本稿では,高性能で信頼性の高いMRI解析のためのアルゴリズム・ハードウェア協調最適化フローを提案する。 アルゴリズムレベルでは、IVIM-NETをマスクベースのベイズニューラルネットワーク(BayesNN)に変換するための変換設計フローが導入された。 ハードウェアレベルでは、マスクゼロスキップやオペレーティングリオーダなど、いくつかのハードウェア最適化を備えたFPGAベースのアクセラレータを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.062728225568675
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate and reliable Magnetic Resonance Imaging (MRI) analysis is particularly important for adaptive radiotherapy, a recent medical advance capable of improving cancer diagnosis and treatment. Recent studies have shown that IVIM-NET, a deep neural network (DNN), can achieve high accuracy in MRI analysis, indicating the potential of deep learning to enhance diagnostic capabilities in healthcare. However, IVIM-NET does not provide calibrated uncertainty information needed for reliable and trustworthy predictions in healthcare. Moreover, the expensive computation and memory demands of IVIM-NET reduce hardware performance, hindering widespread adoption in realistic scenarios. To address these challenges, this paper proposes an algorithm-hardware co-optimization flow for high-performance and reliable MRI analysis. At the algorithm level, a transformation design flow is introduced to convert IVIM-NET to a mask-based Bayesian Neural Network (BayesNN), facilitating reliable and efficient uncertainty estimation. At the hardware level, we propose an FPGA-based accelerator with several hardware optimizations, such as mask-zero skipping and operation reordering. Experimental results demonstrate that our co-design approach can satisfy the uncertainty requirements of MRI analysis, while achieving 7.5 times and 32.5 times speedup on an Xilinx VU13P FPGA compared to GPU and CPU implementations with reduced power consumption.
• Abstract（参考訳）: 近年, 癌診断と治療の改善にともなう医学的進歩である, 適応放射線治療において, 高精度で信頼性の高いMRI解析が特に重要である。 近年の研究では、ディープニューラルネットワーク(DNN)であるIVIM-NETがMRI解析において高い精度を達成できることが示されている。 しかし、IVIM-NETは、医療における信頼できる信頼できる予測に必要な、校正された不確実性情報を提供していない。 さらに、IVIM-NETの高価な計算とメモリ要求によりハードウェアの性能が低下し、現実的なシナリオでは広く採用されなくなる。 これらの課題に対処するために,高速で信頼性の高いMRI解析のためのアルゴリズム・ハードウェア協調最適化フローを提案する。 アルゴリズムレベルでは、IVIM-NETをマスクベースのベイズニューラルネットワーク(BayesNN)に変換するための変換設計フローが導入された。 ハードウェアレベルでは、マスクゼロスキップやオペレーティングリオーダなど、いくつかのハードウェア最適化を備えたFPGAベースのアクセラレータを提案する。 Xilinx VU13P FPGA で 7.5 倍, 32.5 倍の高速化を実現し, 消費電力を削減した GPU や CPU 実装と比較して, 共同設計手法がMRI 解析の不確実性を満たすことを示した。

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