論文の概要: Sparse Bayesian Learning for Label Efficiency in Cardiac Real-Time MRI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.21443v1
• Date: Thu, 27 Mar 2025 12:36:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-28 12:50:49.139219
• Title: Sparse Bayesian Learning for Label Efficiency in Cardiac Real-Time MRI
• Title（参考訳）: 心臓リアルタイムMRIにおけるラベル効率のスパースベイズ学習
• Authors: Felix Terhag, Philipp Knechtges, Achim Basermann, Anja Bach, Darius Gerlach, Jens Tank, Raúl Tempone,
• Abstract要約: 経時的な心室容積は、心拍数と呼吸速度に対応するスパース周波数によって支配されると仮定される。 患者のデータを調べると、正確なボリューム予測にはラベル付き画像がわずかに必要であることが示される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.80411799613087
• License:
• Abstract: Cardiac real-time magnetic resonance imaging (MRI) is an emerging technology that images the heart at up to 50 frames per second, offering insight into the respiratory effects on the heartbeat. However, this method significantly increases the number of images that must be segmented to derive critical health indicators. Although neural networks perform well on inner slices, predictions on outer slices are often unreliable. This work proposes sparse Bayesian learning (SBL) to predict the ventricular volume on outer slices with minimal manual labeling to address this challenge. The ventricular volume over time is assumed to be dominated by sparse frequencies corresponding to the heart and respiratory rates. Moreover, SBL identifies these sparse frequencies on well-segmented inner slices by optimizing hyperparameters via type -II likelihood, automatically pruning irrelevant components. The identified sparse frequencies guide the selection of outer slice images for labeling, minimizing posterior variance. This work provides performance guarantees for the greedy algorithm. Testing on patient data demonstrates that only a few labeled images are necessary for accurate volume prediction. The labeling procedure effectively avoids selecting inefficient images. Furthermore, the Bayesian approach provides uncertainty estimates, highlighting unreliable predictions (e.g., when choosing suboptimal labels).
• Abstract（参考訳）: 心臓リアルタイムMRI(Heartiac real-time magnetic resonance imaging)は、心臓を毎秒50フレームまで撮像し、心臓の鼓動に対する呼吸効果の洞察を提供する新興技術である。 しかし、この手法は、重要な健康指標を導き出すために分割しなければならない画像の数を大幅に増加させる。 ニューラルネットワークは内部スライスでよく機能するが、外側スライスでの予測は信頼できないことが多い。 本研究は、この課題に対処するために、最小の手動ラベリングで外切片の心室容積を予測するためのスパースベイズ学習(SBL)を提案する。 経時的な心室容積は、心拍数と呼吸速度に対応するスパース周波数によって支配されると仮定される。 さらに、SBLは、高パラメーターをタイプIIで最適化し、無関係なコンポーネントを自動的に刈り取ることにより、よく区切られた内部スライス上のこれらのスパース周波数を同定する。 同定されたスパース周波数は、ラベリングのための外側スライス画像の選択を誘導し、後部分散を最小化する。 この作業は、greedyアルゴリズムのパフォーマンス保証を提供する。 患者のデータを調べると、正確なボリューム予測にはラベル付き画像がわずかに必要であることが示される。 ラベル付け処理は、効率の悪い画像の選択を効果的に回避する。 さらにベイズ的手法は不確実な推定を提供し、信頼できない予測(例えば、準最適ラベルを選択するとき)を強調する。

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