論文の概要: MACAW: A Causal Generative Model for Medical Imaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.02900v1
• Date: Tue, 03 Dec 2024 23:05:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-05 15:06:49.501785
• Title: MACAW: A Causal Generative Model for Medical Imaging
• Title（参考訳）: MACAW : 医療画像の因果生成モデル
• Authors: Vibujithan Vigneshwaran, Erik Ohara, Matthias Wilms, Nils Forkert,
• Abstract要約: この研究は、ニューロイメージング応用のためのMasked Causal Flow (MACAW)と呼ばれる新しい因果生成アーキテクチャを導入する。 提案手法の有効性は,まず合成データを用いて評価し,その後,英国バイオバンク研究の23,000人以上の参加者のMRI脳データを用いて検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0653740810975534
• License:
• Abstract: Although deep learning techniques show promising results for many neuroimaging tasks in research settings, they have not yet found widespread use in clinical scenarios. One of the reasons for this problem is that many machine learning models only identify correlations between the input images and the outputs of interest, which can lead to many practical problems, such as encoding of uninformative biases and reduced explainability. Thus, recent research is exploring if integrating a priori causal knowledge into deep learning models is a potential avenue to identify these problems. This work introduces a new causal generative architecture named Masked Causal Flow (MACAW) for neuroimaging applications. Within this context, three main contributions are described. First, a novel approach that integrates complex causal structures into normalizing flows is proposed. Second, counterfactual prediction is performed to identify the changes in effect variables associated with a cause variable. Finally, an explicit Bayesian inference for classification is derived and implemented, providing an inherent uncertainty estimation. The feasibility of the proposed method was first evaluated using synthetic data and then using MRI brain data from more than 23000 participants of the UK biobank study. The evaluation results show that the proposed method can (1) accurately encode causal reasoning and generate counterfactuals highlighting the structural changes in the brain known to be associated with aging, (2) accurately predict a subject's age from a single 2D MRI slice, and (3) generate new samples assuming other values for subject-specific indicators such as age, sex, and body mass index. The code for a toy dataset is available at the following link: https://github.com/vibujithan/macaw-2D.git.
• Abstract（参考訳）: 深層学習技術は研究環境において多くのニューロイメージングタスクに有望な結果を示すが、臨床シナリオではまだ広く使われていない。 この問題の1つの原因は、多くの機械学習モデルが入力画像と興味の出力との相関のみを識別することであり、非形式的バイアスの符号化や説明可能性の低下など、多くの実践的な問題を引き起こす可能性がある。 したがって、最近の研究では、事前因果的知識をディープラーニングモデルに組み込むことが、これらの問題を識別するための潜在的手段であるかどうかを探っている。 この研究は、ニューロイメージング応用のためのMasked Causal Flow (MACAW)と呼ばれる新しい因果生成アーキテクチャを導入する。 この文脈では、3つの主要な貢献が述べられている。 まず,複雑な因果構造を正規化フローに統合する手法を提案する。 次に、原因変数に関連する効果変数の変化を特定するために、反実予測を行う。 最後に、分類のための明示的なベイズ推定が導出され、実装され、固有の不確実性推定が提供される。 提案手法の有効性は,まず合成データを用いて評価し,その後,英国バイオバンク研究の23,000人以上の参加者のMRI脳データを用いて検討した。 評価結果は,(1)因果推論を正確にエンコードし,加齢に伴う脳の構造変化を強調した反事実を生成すること,(2)1つのMRIスライスから被検体の年齢を正確に予測すること,(3)年齢,性別,体重指数などの被検体特異的指標の他の値を想定した新たなサンプルを生成すること,などが示唆された。 おもちゃのデータセットのコードは以下のリンクで入手できる。

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