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J-GLOBAL ID：202002279623865351   整理番号：20A2273536

ランキング損失のある2段階カスケードネットワークを用いたMRIからの脳年齢推定【JST・京大機械翻訳】

Brain Age Estimation from MRI Using a Two-Stage Cascade Network with Ranking Loss

著者 (9件)： Liu Ziyang (Beijing Advanced Innovation Center for Biomedical Engineering, The School of Biological Science and Medical Engineering, Beihang University, Beijing, China) ,  Cheng Jian (Beijing Advanced Innovation Center for Big Data-Based Precision Medicine, Beijing, China) ,  Cheng Jian (School of Computer Science and Engineering, Beihang University, Beijing, China) ,  Zhu Haogang (Beijing Advanced Innovation Center for Big Data-Based Precision Medicine, Beijing, China) ,  Zhu Haogang (School of Computer Science and Engineering, Beihang University, Beijing, China) ,  Zhang Jicong (Beijing Advanced Innovation Center for Biomedical Engineering, The School of Biological Science and Medical Engineering, Beihang University, Beijing, China) ,  Zhang Jicong (Beijing Advanced Innovation Center for Big Data-Based Precision Medicine, Beijing, China) ,  Liu Tao (Beijing Advanced Innovation Center for Biomedical Engineering, The School of Biological Science and Medical Engineering, Beihang University, Beijing, China) ,  Liu Tao (Beijing Advanced Innovation Center for Big Data-Based Precision Medicine, Beijing, China)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 12267  ページ： 198-207  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 年齢が増加するにつれて,ヒト脳は加齢し,人々は神経変性疾患と認知症のリスクが高い認知低下を経験する傾向がある。最近,深いニューラルネットワーク,例えば3D畳み込みニューラルネットワーク(CNN)が,T1強調磁気共鳴画像(MRI)から健康な人々で正確に年代年齢を予測することができることが報告されている。「脳年齢」または「脳予測年齢」と呼ばれる予測年齢は,脳老化過程のバイオマーカーであった。本論文では,T1強調MRIデータからの脳年齢推定のために,2段階年齢ネット(TSAN)と呼ばれる新しい3D畳込みネットワークを提案する。Coleらによる最先端のCNNと比較して,TSANにはいくつかの改良がある。1)TSANは,2段階カスケードアーキテクチャを使用し,そこでは,最初のネットワークが離散化された年齢範囲を推定することであり,次に,第2のネットワークは,より正確に脳年齢をさらに推定することである。2)年代と推定年代の間の従来の平均二乗誤差(MSE)損失の使用に加えて,TSANは,訓練プロセスを正則化するために,ペアサンプルとサンプルバッチに基づいて,2つの付加的新規ランキング損失を考慮する。3)TSANは,異なるスケールと特徴マップを結合するために高密度に接続された経路を使用する。4)TSANは,男性と女性年齢の脳を考慮して,ネットワークのための入力特徴として性ラベルを考慮する。提案したTSANを3つの公開データセットで検証した。実験は,TSANが健常被験者で正確な脳年齢推定を提供でき,平均絶対誤差(MAE)2.428,および推定と年代年齢の間のピアソン相関係数(PCC)0.985を得たことを示した。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 畳込み ,  *ネットワーク ,  ニューラルネットワーク ,  ヒト ,  正則化 ,  三次元 ,  NMRイメージング ,  バイオマーカー ,  認知症
準シソーラス用語： 神経変性疾患 ,  認知障害 ,  離散化 ,  平均二乗誤差 ,  *年齢推定 ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 脳年齢 ,  2段階カスケードネットワーク ,  ランキング損失

分類 (3件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  生体計測  (EL03020C) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (7件)： ランキング ,  損失 ,  段階 ,  カスケードネットワーク ,  MRI ,  脳 ,  年齢推定