Fugu-MT 論文翻訳(概要): Disentangled Diffusion Autoencoder for Harmonization of Multi-site Neuroimaging Data

論文の概要: Disentangled Diffusion Autoencoder for Harmonization of Multi-site Neuroimaging Data

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.15890v1
Date: Wed, 28 Aug 2024 16:03:18 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-29 15:31:11.265351
Title: Disentangled Diffusion Autoencoder for Harmonization of Multi-site Neuroimaging Data
Title（参考訳）: 多地点ニューロイメージングデータの高調波化のための遠方拡散オートエンコーダ
Authors: Ayodeji Ijishakin, Ana Lawry Aguila, Elizabeth Levitis, Ahmed Abdulaal, Andre Altmann, James Cole,
Abstract要約: 本稿では、画像の特定の側面を制御するために設計された新しい拡散モデルDDAEを紹介する。従来の手法に比べて高分解能・高調波2次元MR画像の生成におけるDDAEの優位性を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0431315722693344
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Combining neuroimaging datasets from multiple sites and scanners can help increase statistical power and thus provide greater insight into subtle neuroanatomical effects. However, site-specific effects pose a challenge by potentially obscuring the biological signal and introducing unwanted variance. Existing harmonization techniques, which use statistical models to remove such effects, have been shown to incompletely remove site effects while also failing to preserve biological variability. More recently, generative models using GANs or autoencoder-based approaches, have been proposed for site adjustment. However, such methods are known for instability during training or blurry image generation. In recent years, diffusion models have become increasingly popular for their ability to generate high-quality synthetic images. In this work, we introduce the disentangled diffusion autoencoder (DDAE), a novel diffusion model designed for controlling specific aspects of an image. We apply the DDAE to the task of harmonizing MR images by generating high-quality site-adjusted images that preserve biological variability. We use data from 7 different sites and demonstrate the DDAE's superiority in generating high-resolution, harmonized 2D MR images over previous approaches. As far as we are aware, this work marks the first diffusion-based model for site adjustment of neuroimaging data.
Abstract（参考訳）: 複数のサイトとスキャナーからのニューロイメージングデータセットを組み合わせることで、統計力を増大させ、微妙な神経解剖学的効果についてより深い洞察を与えることができる。しかし、部位特異的な効果は、生物学的シグナルを隠蔽し、望ましくない分散を導入することで困難を生じさせる。このような効果を除去するために統計モデルを用いた既存のハーモニゼーション技術は、生物学的多様性の維持に失敗しながら、不完全な部位効果を除去することが示されている。近年,サイト調整のためのGANやオートエンコーダを用いた生成モデルが提案されている。しかし、そのような手法はトレーニング中の不安定性やぼやけた画像生成で知られている。近年、拡散モデルは高品質な合成画像を生成する能力で人気が高まっている。本研究では,画像の特定の側面を制御するために設計された新しい拡散モデルである分散拡散オートエンコーダ(DDAE)を紹介する。 DDAEを生体の多様性を保った高品質なサイト調整画像を生成することでMR画像の調和作業に適用する。我々は、7つの異なるサイトからのデータを用いて、従来のアプローチよりも高解像度で高調波化された2次元MR画像を生成するDDAEの優位性を実証する。我々が知る限り、この研究は神経画像データのサイト調整のための初めての拡散モデルである。

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