論文の概要: Contrastive Learning with Adaptive Neighborhoods for Brain Age Prediction on 3D Stiffness Maps

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.00527v2
• Date: Sun, 10 Nov 2024 21:37:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:04:01.487315
• Title: Contrastive Learning with Adaptive Neighborhoods for Brain Age Prediction on 3D Stiffness Maps
• Title（参考訳）: 3次元剛性マップの脳年齢予測のための適応的近隣住民によるコントラスト学習
• Authors: Jakob Träuble, Lucy Hiscox, Curtis Johnson, Carola-Bibiane Schönlieb, Gabriele Kaminski Schierle, Angelica Aviles-Rivero,
• Abstract要約: そこで本研究では,サンプルの局所的な領域に着目して,トレーニングプロセス中に動的に適応する新たなコントラスト損失を提案する。 この研究は、脳の年齢を予測するために、コンパイルされた剛性マップを用いて、脳の機械的特性に対する自己教師あり学習の最初の応用を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.14243193774551
• License:
• Abstract: In the field of neuroimaging, accurate brain age prediction is pivotal for uncovering the complexities of brain aging and pinpointing early indicators of neurodegenerative conditions. Recent advancements in self-supervised learning, particularly in contrastive learning, have demonstrated greater robustness when dealing with complex datasets. However, current approaches often fall short in generalizing across non-uniformly distributed data, prevalent in medical imaging scenarios. To bridge this gap, we introduce a novel contrastive loss that adapts dynamically during the training process, focusing on the localized neighborhoods of samples. Moreover, we expand beyond traditional structural features by incorporating brain stiffness - a mechanical property previously underexplored yet promising due to its sensitivity to age-related changes. This work presents the first application of self-supervised learning to brain mechanical properties, using compiled stiffness maps from various clinical studies to predict brain age. Our approach, featuring dynamic localized loss, consistently outperforms existing state-of-the-art methods, demonstrating superior performance and paving the way for new directions in brain aging research.
• Abstract（参考訳）: 神経画像学の分野では、脳の老化の複雑さを解明し、神経変性状態の早期の指標を指摘するために、正確な脳年齢予測が重要である。 近年の自己教師型学習の進歩、特に対照的な学習は、複雑なデータセットを扱う際により堅牢性を示す。 しかしながら、現在のアプローチは、医療画像のシナリオでよく見られる、一様でない分散データにまたがる一般化において不足することが多い。 このギャップを埋めるために、我々は、サンプルの局所的な近傍に焦点をあてて、トレーニングプロセス中に動的に適応する、新しい対照的な損失を導入する。 さらに,脳の硬さを取り入れることで,従来の構造的特徴を超えて拡張する。 本研究は,脳の年齢を予測するために,様々な臨床研究から収集された剛性マップを用いて,自己教師型学習を脳の機械的特性に適用した最初の例である。 我々のアプローチは、ダイナミックな局所的損失を特徴とし、既存の最先端の手法を一貫して上回り、優れたパフォーマンスを示し、脳老化研究における新たな方向性の道を開く。

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