論文の概要: MedFuncta: Modality-Agnostic Representations Based on Efficient Neural Fields

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.14401v2
• Date: Tue, 04 Mar 2025 13:08:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-05 23:36:47.931665
• Title: MedFuncta: Modality-Agnostic Representations Based on Efficient Neural Fields
• Title（参考訳）: MedFuncta: 効率的なニューラルネットワークに基づくモダリティ非依存表現
• Authors: Paul Friedrich, Florentin Bieder, Philippe C. Cattin,
• Abstract要約: 我々は、ニューラルネットワークに基づくモダリティに依存しない連続データ表現であるMedFunctaを紹介する。 医療信号の冗長性を利用して、単一インスタンスから大規模データセットにニューラルネットワークをスケールする方法を実証する。 我々は、この方向の研究を促進するために、 > 550kの注釈付きニューラルネットワークの大規模なデータセットをリリースする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.931185411277237
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent research in medical image analysis with deep learning almost exclusively focuses on grid- or voxel-based data representations. We challenge this common choice by introducing MedFuncta, a modality-agnostic continuous data representation based on neural fields. We demonstrate how to scale neural fields from single instances to large datasets by exploiting redundancy in medical signals and by applying an efficient meta-learning approach with a context reduction scheme. We further address the spectral bias in commonly used SIREN activations, by introducing an $\omega_0$-schedule, improving reconstruction quality and convergence speed. We validate our proposed approach on a large variety of medical signals of different dimensions and modalities (1D: ECG; 2D: Chest X-ray, Retinal OCT, Fundus Camera, Dermatoscope, Colon Histopathology, Cell Microscopy; 3D: Brain MRI, Lung CT) and successfully demonstrate that we can solve relevant downstream tasks on these representations. We additionally release a large-scale dataset of > 550k annotated neural fields to promote research in this direction.
• Abstract（参考訳）: 深層学習を用いた医用画像解析の最近の研究は、グリッドやボクセルに基づくデータ表現に主に焦点をあてている。 我々は、ニューラルネットワークに基づくモダリティに依存しない連続データ表現であるMedFunctaを導入することで、この一般的な選択に挑戦する。 医療信号の冗長性を生かし、文脈還元方式による効率的なメタラーニングアプローチを適用することにより、単一インスタンスから大規模データセットへのニューラルネットワークのスケール方法を実証する。 さらに、一般的なSIRENアクティベーションにおけるスペクトルバイアスについて、$\omega_0$-scheduleを導入し、再構成品質と収束速度を改善した。 提案手法は, 異なる次元の医療信号(ECG, 2D: 胸部X線, 網膜OCT, Fundus Camera, Dermatoscope, Colon Histopathology, Cell Microscopy; 3D: Brain MRI, Lung CT)に対して有効であることを示す。 さらに、この方向の研究を促進するために、 > 550k の注釈付きニューラルネットワークの大規模なデータセットもリリースします。

関連論文リスト

• Federated Transformer-GNN for Privacy-Preserving Brain Tumor Localization with Modality-Level Explainability [0.2683233968306505]
  本稿では,脳腫瘍の局所化のための統合学習フレームワークを提案する。 提案手法は,従来のデコーダフリースーパーボクセルGNNから派生したハイブリッドトランスフォーマー-グラフニューラルネットワークアーキテクチャを拡張した。 本稿では,トランスフォーマーのアテンション機構による説明可能性解析を行い,MRIのモーダルティがモデル予測を駆動することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-21T14:46:00Z)
• Adapting HFMCA to Graph Data: Self-Supervised Learning for Generalizable fMRI Representations [57.054499278843856]
  機能的磁気共鳴画像(fMRI)解析は、データセットのサイズが限られ、研究間でのドメインの変動が原因で大きな課題に直面している。 コンピュータビジョンにインスパイアされた従来の自己教師付き学習手法は、正と負のサンプルペアに依存することが多い。 本稿では,最近開発された階層関数最大相関アルゴリズム(HFMCA)をグラフ構造fMRIデータに適用することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-05T12:35:01Z)
• ContextMRI: Enhancing Compressed Sensing MRI through Metadata Conditioning [51.26601171361753]
  本稿では, 微細なメタデータを再構成プロセスに統合したMRI用テキスト条件拡散モデルであるContextMRIを提案する。 メタデータの忠実度はスライス位置やコントラストから患者年齢、性別、病理まで増加し、体系的に再構築性能が向上することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-08T05:15:43Z)
• Multi-Modal One-Shot Federated Ensemble Learning for Medical Data with Vision Large Language Model [27.299068494473016]
  我々は、革新的なワンショットマルチモーダル・フェデレート・アンサンブル学習フレームワークであるFedMMEを紹介する。 FedMMEは、医用画像からテキストレポートを作成するために、視覚的大言語モデルを活用している。 RSNAデータセットでは、既存のワンショットのフェデレーション学習アプローチを17.5%以上上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-06T08:36:28Z)
• MRGen: Diffusion-based Controllable Data Engine for MRI Segmentation towards Unannotated Modalities [59.61465292965639]
  本稿では,医療応用における生成モデルを活用するための新しいパラダイムについて検討する。 本稿では,テキストプロンプトとマスクに条件付き生成を可能にするMRGenという拡散型データエンジンを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-04T16:34:22Z)
• See Through Their Minds: Learning Transferable Neural Representation from Cross-Subject fMRI [32.40827290083577]
  機能的磁気共鳴イメージング(fMRI)からの視覚内容の解読は、人間の視覚系を照らすのに役立つ。 従来のアプローチは主に、トレーニングサンプルサイズに敏感な、主題固有のモデルを採用していた。 本稿では,fMRIデータを統合表現にマッピングするための,サブジェクト固有の浅層アダプタを提案する。 トレーニング中,マルチモーダル脳復号における視覚的・テキスト的監督の両面を活用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-11T01:18:49Z)
• Predicting Infant Brain Connectivity with Federated Multi-Trajectory GNNs using Scarce Data [54.55126643084341]
  既存のディープラーニングソリューションには,3つの大きな制限がある。 我々はフェデレートグラフベースの多軌道進化ネットワークであるFedGmTE-Net++を紹介する。 フェデレーションの力を利用して、限られたデータセットを持つ多種多様な病院の地域学習を集約する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-01T10:20:01Z)
• Continual Self-supervised Learning: Towards Universal Multi-modal Medical Data Representation Learning [36.33882718631217]
  自己教師付き学習は、医用画像解析のための効率的な事前学習方法である。 マルチモーダル医療データに対する継続的自己教師型学習手法であるMedCoSSを提案する。 我々は、大規模マルチモーダルなラベルなしデータセット上で、継続的自己教師付き事前学習を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-29T12:47:42Z)
• WATUNet: A Deep Neural Network for Segmentation of Volumetric Sweep Imaging Ultrasound [1.2903292694072621]
  ボリューム・スイープ・イメージング(VSI)は、訓練を受けていないオペレーターが高品質な超音波画像をキャプチャできる革新的な手法である。 本稿ではWavelet_Attention_UNet(WATUNet)と呼ばれる新しいセグメンテーションモデルを提案する。 このモデルでは、簡単な接続ではなく、ウェーブレットゲート(WG)とアテンションゲート(AG)をエンコーダとデコーダの間に組み込んで、上記の制限を克服する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-17T20:32:37Z)
• Source-Free Collaborative Domain Adaptation via Multi-Perspective Feature Enrichment for Functional MRI Analysis [55.03872260158717]
  安静時MRI機能(rs-fMRI)は、神経疾患の分析を助けるために多地点で研究されている。 ソース領域とターゲット領域の間のfMRIの不均一性を低減するための多くの手法が提案されている。 しかし、マルチサイト研究における懸念やデータストレージの負担のため、ソースデータの取得は困難である。 我々は、fMRI解析のためのソースフリー協調ドメイン適応フレームワークを設計し、事前訓練されたソースモデルとラベルなしターゲットデータのみにアクセスできるようにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-24T01:30:18Z)
• Multi-modal Graph Neural Network for Early Diagnosis of Alzheimer's Disease from sMRI and PET Scans [11.420077093805382]
  我々は,非ユークリッド領域の問題に対処するためのグラフニューラルネットワーク(GNN)を提案する。 本研究では,sMRIやPET画像から脳ネットワークを生成可能であることを示す。 次に、各モーダルが独自のGNNの分岐を持つマルチモーダルGNNフレームワークを提案し、その多モーダルデータを組み合わせる手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-31T02:04:05Z)
• LVM-Med: Learning Large-Scale Self-Supervised Vision Models for Medical Imaging via Second-order Graph Matching [59.01894976615714]
  LVM-Medは、大規模医療データセットに基づいてトレーニングされた、最初のディープネットワークファミリーである。 55の公開データセットから約13万の医療画像を収集しました。 LVM-Medは、多くの最先端の教師付き、自己監督型、基礎モデルよりも経験的に優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-20T22:21:34Z)
• Learnable Weight Initialization for Volumetric Medical Image Segmentation [66.3030435676252]
  本稿では,学習可能な重みに基づくハイブリッド医療画像セグメンテーション手法を提案する。 我々のアプローチはどんなハイブリッドモデルにも簡単に統合でき、外部のトレーニングデータを必要としない。 多臓器・肺がんセグメンテーションタスクの実験は、我々のアプローチの有効性を実証している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-15T17:55:05Z)
• Slice-level Detection of Intracranial Hemorrhage on CT Using Deep Descriptors of Adjacent Slices [0.31317409221921133]
  そこで本研究では,隣接するスライスのディスクリプタに基づいて,CTスキャンでエンフスライスレベルの分類器を訓練する新しい手法を提案する。 我々は、RSNA頭蓋内出血データセットの課題における、最高のパフォーマンスソリューションの上位4%において、単一のモデルを得る。 提案手法は汎用的であり,MRIなどの他の3次元診断タスクにも適用可能である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-05T23:20:37Z)
• Learning Multitask Gaussian Bayesian Networks [11.745963019193955]
  大うつ病(Major depressive disorder、MDD)は、脳の機能的接続変化の研究を必要とする。 fMRIスキャンで収集されたデータの量は、個々の分析に十分な情報を与えるにはあまりにも限られている。 本稿では,MDD患者に対する個別の病原性変化を識別できるマルチタスク・ガウス・ベイズネットワークフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-11T08:38:00Z)
• Simulating Realistic MRI variations to Improve Deep Learning model and visual explanations using GradCAM [0.0]
  修正されたHighRes3DNetモデルを用いて、脳MRIボリュームランドマーク検出問題を解く。 Grad-CAMは、モデルがフォーカスしている領域を示す粗いローカライゼーションマップを生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-01T11:14:23Z)
• Fader Networks for domain adaptation on fMRI: ABIDE-II study [68.5481471934606]
  我々は3次元畳み込みオートエンコーダを用いて、無関係な空間画像表現を実現するとともに、ABIDEデータ上で既存のアプローチより優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-14T16:50:50Z)
• Domain Generalization for Medical Imaging Classification with Linear-Dependency Regularization [59.5104563755095]
  本稿では,医用画像分類分野におけるディープニューラルネットワークの一般化能力向上のための,シンプルだが効果的なアプローチを提案する。 医用画像の領域変数がある程度コンパクトであることに感銘を受けて,変分符号化による代表的特徴空間の学習を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-27T12:30:30Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。