論文の概要: Modality-Agnostic Style Transfer for Holistic Feature Imputation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.02898v1
• Date: Mon, 03 Mar 2025 07:09:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-06 17:18:40.582641
• Title: Modality-Agnostic Style Transfer for Holistic Feature Imputation
• Title（参考訳）: ホロスティックな特徴量計算のためのモダリティ-非依存型変換法
• Authors: Seunghun Baek, Jaeyoon Sim, Mustafa Dere, Minjeong Kim, Guorong Wu, Won Hwa Kim,
• Abstract要約: 本稿では,既存の計測手法を用いて,特定の被験者に対する観測不能なイメージング尺度を生成する枠組みを提案する。 本フレームワークはAD特化コンテンツを保存しながらモダリティ特化スタイルを転送する。 これは、モダリティに依存しないがAD固有の情報を保存するドメイン・ディバイサル・トレーニングによって行われ、生成的ディバイサル・ネットワークは区別できないモダリティ固有のスタイルを付加する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.62583732398926
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Characterizing a preclinical stage of Alzheimer's Disease (AD) via single imaging is difficult as its early symptoms are quite subtle. Therefore, many neuroimaging studies are curated with various imaging modalities, e.g., MRI and PET, however, it is often challenging to acquire all of them from all subjects and missing data become inevitable. In this regards, in this paper, we propose a framework that generates unobserved imaging measures for specific subjects using their existing measures, thereby reducing the need for additional examinations. Our framework transfers modality-specific style while preserving AD-specific content. This is done by domain adversarial training that preserves modality-agnostic but AD-specific information, while a generative adversarial network adds an indistinguishable modality-specific style. Our proposed framework is evaluated on the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) study and compared with other imputation methods in terms of generated data quality. Small average Cohen's $d$ $< 0.19$ between our generated measures and real ones suggests that the synthetic data are practically usable regardless of their modality type.
• Abstract（参考訳）: アルツハイマー病(AD)の前臨床段階を単一画像で特徴付けることは、初期症状が極めて微妙であるため困難である。 したがって、多くのニューロイメージング研究は、例えば、MRI、PETといった様々な画像モダリティで治療されているが、全ての被験者から全ての画像を取得することはしばしば困難であり、欠落したデータは避けられない。 そこで本研究では,既存の測定方法を用いて,対象者に対して観測不能な画像計測を行う枠組みを提案し,追加検査の必要性を低減した。 本フレームワークはAD特化コンテンツを保存しながらモダリティ特化スタイルを転送する。 これは、モダリティに依存しないがAD固有の情報を保存するドメイン・ディバイサル・トレーニングによって行われ、生成的ディバイサル・ネットワークは区別できないモダリティ固有のスタイルを付加する。 提案手法はアルツハイマー病神経画像イニシアチブ (ADNI) の研究で評価され, 生成したデータ品質の観点から他の計算方法と比較された。 小さな平均的なコーエンの$d$<0.19$は、我々の生成した測度と実測値の間にある。

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