非パラメトリックベイズ深層学習によるMRI画像の過小サンプリングからの再構成と不確実性推定

Centrala begrepp

本研究は、非パラメトリックベイズ深層学習フレームワークを提案し、過小サンプリングMRIデータから高精度な画像再構成を行い、再構成結果の不確実性を定量的に推定することができる。

Sammanfattning

本研究では、非パラメトリックベイズ深層学習フレームワーク「NPB-REC」を提案した。NPB-RECは、ストキャスティック勾配ランジュバン動力学(SGLD)を用いて深層学習モデルのパラメータ分布を特徴付け、過小サンプリングMRIデータから高精度な画像再構成を行うとともに、再構成結果の不確実性を定量的に推定することができる。

具体的には以下の通り:

• 深層学習モデルの訓練時にSGLDを用いて、モデルパラメータの事後分布をサンプリングする
• 推論時には、得られたパラメータサンプルを用いて複数の再構成画像を生成し、その平均と分散を算出
• 平均値が最終的な再構成画像、分散が不確実性の指標となる

実験の結果、提案手法NPB-RECは以下の点で優れていることが示された:

• 再構成精度がベースラインモデルよりも高い(PSNR 34.55, SSIM 0.908 vs. 33.08, 0.897)
• 再構成誤差と不確実性指標の相関が高い(相関係数0.94 vs. 0.91)
• 解剖学的分布のシフトに対する頑健性が高い(PSNR 32.38, SSIM 0.849 vs. 31.63, 0.836)

以上より、NPB-RECは過小サンプリングMRI画像の再構成において、高精度な再構成と信頼性の高い不確実性推定を実現できる非パラメトリックベイズ深層学習フレームワークであると言える。

Statistik

加速率R=8の場合、提案手法NPB-RECの再構成精度はPSNR 34.55、SSIM 0.908であり、ベースラインモデルよりも有意に高い(p<0.01)。
加速率R=8の場合、提案手法NPB-RECの再構成精度はPSNR 32.38、SSIM 0.849であり、ベースラインモデルよりも有意に高い(p<0.01)。これは、脳データで訓練し膝データで推論した場合の結果である。

Citat

"NPB-RECは、過小サンプリングMRI画像の再構成において、高精度な再構成と信頼性の高い不確実性推定を実現できる非パラメトリックベイズ深層学習フレームワークである。"
"提案手法NPB-RECは、解剖学的分布のシフトに対する頑健性が高く、ベースラインモデルよりも優れた再構成精度を示した。"

Viktiga insikter från

NPB-REC

by Samah Khawal... på arxiv.org 04-09-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.04550.pdf

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