論文の概要: Tract-RLFormer: A Tract-Specific RL policy based Decoder-only Transformer Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.05757v2
• Date: Thu, 14 Nov 2024 12:12:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-15 11:44:46.656934
• Title: Tract-RLFormer: A Tract-Specific RL policy based Decoder-only Transformer Network
• Title（参考訳）: Tract-RLFormer: Decoder-only Transformer Network
• Authors: Ankita Joshi, Ashutosh Sharma, Anoushkrit Goel, Ranjeet Ranjan Jha, Chirag Ahuja, Arnav Bhavsar, Aditya Nigam,
• Abstract要約: 教師付き学習と強化学習の両方を利用したネットワークである Tract-RLFormer を提案する。 トラクション固有のアプローチを用いることで、従来のセグメンテーションプロセスをバイパスして、ネットワークは関心のトラクションを直接的に記述する。 われわれの手法は、脳の白質領域を正確にマッピングする能力を示し、トラクトグラフィーの飛躍的な進歩を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.879358907713364
• License:
• Abstract: Fiber tractography is a cornerstone of neuroimaging, enabling the detailed mapping of the brain's white matter pathways through diffusion MRI. This is crucial for understanding brain connectivity and function, making it a valuable tool in neurological applications. Despite its importance, tractography faces challenges due to its complexity and susceptibility to false positives, misrepresenting vital pathways. To address these issues, recent strategies have shifted towards deep learning, utilizing supervised learning, which depends on precise ground truth, or reinforcement learning, which operates without it. In this work, we propose Tract-RLFormer, a network utilizing both supervised and reinforcement learning, in a two-stage policy refinement process that markedly improves the accuracy and generalizability across various data-sets. By employing a tract-specific approach, our network directly delineates the tracts of interest, bypassing the traditional segmentation process. Through rigorous validation on datasets such as TractoInferno, HCP, and ISMRM-2015, our methodology demonstrates a leap forward in tractography, showcasing its ability to accurately map the brain's white matter tracts.
• Abstract（参考訳）: ファイバートラクトグラフィーは神経画像の基盤であり、拡散MRIによる脳の白質経路の詳細なマッピングを可能にする。 これは脳のコネクティビティと機能を理解するために重要であり、神経学的応用において貴重なツールである。 その重要性にもかかわらず、トラクトグラフィーは、その複雑さと偽陽性への感受性のために困難に直面し、重要な経路を誤って表現している。 これらの問題に対処するため、近年の戦略は深層学習に移行し、厳密な地上真実に依存する教師あり学習や、それ無しで機能する強化学習を活用している。 本研究では,教師付き学習と強化学習の両方を利用したネットワークであるTract-RLFormerを提案する。 トラクション固有のアプローチを用いることで、従来のセグメンテーションプロセスをバイパスして、ネットワークは関心のトラクションを直接的に記述する。 TractoInferno, HCP, ISMRM-2015などのデータセットに対する厳密な検証を通じて、私たちの方法論は、トラクトグラフィーにおける飛躍的な進歩を示し、脳の白質領域を正確にマッピングする能力を示している。

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