論文の概要: Improving the Precision of CNNs for Magnetic Resonance Spectral Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.06609v1
• Date: Tue, 10 Sep 2024 16:02:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-11 16:59:09.634453
• Title: Improving the Precision of CNNs for Magnetic Resonance Spectral Modeling
• Title（参考訳）: 磁気共鳴スペクトルモデリングにおけるCNNの精度向上
• Authors: John LaMaster, Dhritiman Das, Florian Kofler, Jason Crane, Yan Li, Tobias Lasser, Bjoern H Menze,
• Abstract要約: 機械学習を使ってMSS関連の量を予測することで、この問題に対処できるが、ディープラーニングモデルは独自の課題をもたらす。 この研究は、より包括的なエラー特徴付けが重要である理由と、スペクトルモデリングのためのCNNの精度を改善する方法について強調する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.638569496003459
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Magnetic resonance spectroscopic imaging is a widely available imaging modality that can non-invasively provide a metabolic profile of the tissue of interest, yet is challenging to integrate clinically. One major reason is the expensive, expert data processing and analysis that is required. Using machine learning to predict MRS-related quantities offers avenues around this problem, but deep learning models bring their own challenges, especially model trust. Current research trends focus primarily on mean error metrics, but comprehensive precision metrics are also needed, e.g. standard deviations, confidence intervals, etc.. This work highlights why more comprehensive error characterization is important and how to improve the precision of CNNs for spectral modeling, a quantitative task. The results highlight advantages and trade-offs of these techniques that should be considered when addressing such regression tasks with CNNs. Detailed insights into the underlying mechanisms of each technique, and how they interact with other techniques, are discussed in depth.
• Abstract（参考訳）: 磁気共鳴分光画像は、興味のある組織の代謝プロファイルを非侵襲的に提供できる画像モダリティとして広く利用されているが、臨床的に統合することは困難である。 大きな理由のひとつは、高価な専門的なデータ処理と分析が必要なことです。 機械学習を使ってMSS関連の量を予測することでこの問題に対処できるが、ディープラーニングモデルは独自の課題、特にモデル信頼をもたらす。 現在の研究トレンドは、主に平均エラーメトリクスに焦点を当てていますが、例えば標準偏差や信頼区間など、包括的な精度メトリクスも必要です。 この研究は、より包括的なエラー特徴付けが重要である理由と、スペクトルモデリングのためのCNNの精度を改善する方法、量的タスクを強調している。 その結果、CNNでそのような回帰タスクに取り組む際に考慮すべきこれらのテクニックの利点とトレードオフが浮き彫りになった。 それぞれの技術の基礎となるメカニズムと、それらが他の技術とどのように相互作用するかに関する詳細な知見を深く議論する。

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