Fugu-MT 論文翻訳(概要): MOST: MR reconstruction Optimization for multiple downStream Tasks via continual learning

論文の概要: MOST: MR reconstruction Optimization for multiple downStream Tasks via continual learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.10394v1
Date: Mon, 16 Sep 2024 15:31:04 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-17 15:00:57.278732
Title: MOST: MR reconstruction Optimization for multiple downStream Tasks via continual learning
Title（参考訳）: MOST:連続学習による複数ダウンストリームタスクのMR再構成最適化
Authors: Hwihun Jeong, Se Young Chun, Jongho Lee,
Abstract要約: 個別に訓練された再構成ネットワークと下流タスクネットワークをカスケーディングすることで、性能劣化がもたらされることが示されている。この最適化を順次導入した複数のダウンストリームタスクに拡張し,複数のダウンストリームタスクに対して単一のMR再構成ネットワークを最適化できることを実証する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.0749219807816
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Deep learning-based Magnetic Resonance (MR) reconstruction methods have focused on generating high-quality images but they often overlook the impact on downstream tasks (e.g., segmentation) that utilize the reconstructed images. Cascading separately trained reconstruction network and downstream task network has been shown to introduce performance degradation due to error propagation and domain gaps between training datasets. To mitigate this issue, downstream task-oriented reconstruction optimization has been proposed for a single downstream task. Expanding this optimization to multi-task scenarios is not straightforward. In this work, we extended this optimization to sequentially introduced multiple downstream tasks and demonstrated that a single MR reconstruction network can be optimized for multiple downstream tasks by deploying continual learning (MOST). MOST integrated techniques from replay-based continual learning and image-guided loss to overcome catastrophic forgetting. Comparative experiments demonstrated that MOST outperformed a reconstruction network without finetuning, a reconstruction network with na\"ive finetuning, and conventional continual learning methods. This advancement empowers the application of a single MR reconstruction network for multiple downstream tasks. The source code is available at: https://github.com/SNU-LIST/MOST
Abstract（参考訳）: 深層学習に基づく磁気共鳴(MR)再構成法は高品質な画像を生成することに重点を置いているが、再構成した画像を利用する下流タスク(例えばセグメンテーション)への影響を見落としていることが多い。個別にトレーニングされた再構成ネットワークと下流タスクネットワークをカスケーディングすることで、エラーの伝搬とトレーニングデータセット間のドメインギャップによるパフォーマンス劣化が発生することが示されている。この問題を軽減するために、下流タスク指向の再構築最適化が1つの下流タスクに対して提案されている。この最適化をマルチタスクシナリオに拡張するのは簡単ではありません。本研究では、この最適化を順次導入した複数の下流タスクに拡張し、連続学習(MOST)を配置することにより、複数の下流タスクに対して単一のMR再構成ネットワークを最適化できることを実証した。 MOSTはリプレイベースの連続学習と画像誘導損失の技術を統合し、破滅的な忘れを克服した。比較実験により、MOSTは微調整なしの再構成ネットワーク、na\\型微調整付き再構成ネットワーク、従来の連続学習手法よりも優れていた。この進歩により、複数の下流タスクに単一のMR再構成ネットワークを適用することができる。ソースコードは、https://github.com/SNU-LIST/MOSTで入手できる。

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