論文の概要: Symmetry Awareness Encoded Deep Learning Framework for Brain Imaging Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.08948v1
• Date: Fri, 12 Jul 2024 03:08:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-16 01:06:33.964073
• Title: Symmetry Awareness Encoded Deep Learning Framework for Brain Imaging Analysis
• Title（参考訳）: 脳画像解析のためのDeep Learning Frameworkをコード化した対称性認識
• Authors: Yang Ma, Dongang Wang, Peilin Liu, Lynette Masters, Michael Barnett, Weidong Cai, Chenyu Wang,
• Abstract要約: 本研究は,脳疾患の検出とセグメンテーション分析を強化するために,ヒト脳の固有対称解剖学的特徴を活用する新しいアプローチを提案する。 左右半球の対称的特徴を符号化するために,新たな対称性認識クロスアテンション (SACA) モジュールが提案され,Symmetry-Aware Head (SAH) として対称的特徴を検出するプロキシタスクが提案されている。 本研究は, 事前トレーニングに対称性認識を取り入れることの有効性を提唱し, 医用画像解析のための新しいベンチマークを作成し, 正確かつ効率的な診断プロセスに向けて大きな前進を約束する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.96729816246268
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The heterogeneity of neurological conditions, ranging from structural anomalies to functional impairments, presents a significant challenge in medical imaging analysis tasks. Moreover, the limited availability of well-annotated datasets constrains the development of robust analysis models. Against this backdrop, this study introduces a novel approach leveraging the inherent anatomical symmetrical features of the human brain to enhance the subsequent detection and segmentation analysis for brain diseases. A novel Symmetry-Aware Cross-Attention (SACA) module is proposed to encode symmetrical features of left and right hemispheres, and a proxy task to detect symmetrical features as the Symmetry-Aware Head (SAH) is proposed, which guides the pretraining of the whole network on a vast 3D brain imaging dataset comprising both healthy and diseased brain images across various MRI and CT. Through meticulous experimentation on downstream tasks, including both classification and segmentation for brain diseases, our model demonstrates superior performance over state-of-the-art methodologies, particularly highlighting the significance of symmetry-aware learning. Our findings advocate for the effectiveness of incorporating symmetry awareness into pretraining and set a new benchmark for medical imaging analysis, promising significant strides toward accurate and efficient diagnostic processes. Code is available at https://github.com/bitMyron/sa-swin.
• Abstract（参考訳）: 構造異常から機能障害まで、神経学的条件の不均一性は、医用画像解析タスクにおいて重要な課題である。 さらに、注釈付きデータセットの可用性の制限により、ロバスト分析モデルの開発が制限される。 この背景から,本研究では,ヒト脳の解剖学的対称的特徴を活用する新たなアプローチを導入し,その後の脳疾患の検出とセグメンテーション分析を強化する。 左右半球の対称的特徴を符号化する新しいシンメトリー・アウェア・クロス・アテンション(SACA)モジュールが提案され、様々なMRIおよびCTで健康な脳画像と疾患の脳画像からなる広範囲な脳画像データセット上でネットワーク全体の事前学習を導くシンメトリー・アウェア・ヘッド(SAH)として対称的特徴を検出するプロキシタスクが提案されている。 脳疾患の分類とセグメンテーションの両方を含む下流タスクの綿密な実験を通じて、我々のモデルは最先端の方法論よりも優れた性能を示し、特に対称性学習の重要性を強調している。 本研究は, 事前トレーニングに対称性認識を取り入れることの有効性を提唱し, 医用画像解析のための新しいベンチマークを作成し, 正確かつ効率的な診断プロセスに向けて大きな前進を約束する。 コードはhttps://github.com/bitMyron/sa-swin.comから入手できる。

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