文献

J-GLOBAL ID：202202228015111250   整理番号：22A0396600

脳年齢推定のためのグローバルローカル変圧器【JST・京大機械翻訳】

Global-Local Transformer for Brain Age Estimation

著者 (3件)： He Sheng (Boston Children’s Hospital, Harvard Medical School, Harvard University, Boston, MA, USA) ,  Grant P. Ellen (Boston Children’s Hospital, Harvard Medical School, Harvard University, Boston, MA, USA) ,  Ou Yangming (Boston Children’s Hospital, Harvard Medical School, Harvard University, Boston, MA, USA)
資料名： IEEE Transactions on Medical Imaging  (IEEE Transactions on Medical Imaging)
巻： 41  号： 1  ページ： 213-224  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0895A  ISSN： 0278-0062  CODEN： ITMID4  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 深層学習は脳磁気共鳴イメージング(MRI)に基づく迅速な脳年齢推定を提供できる。しかし,ほとんどの研究は,全入力画像から大域的情報を抽出するための1つのニューラルネットワークを使用し,局所細粒の詳細を無視する。本論文では,全入力画像と局所経路から大域的文脈情報を抽出し,局所パッチから局所微細結晶粒詳細を抽出する大域的経路から成る大域的局所変圧器を提案した。局所パッチからの微細粒情報を,脳年齢を推定するために,変圧器に触発された注意機構によって,グローバル文脈情報と融合した。年齢範囲0≦97歳で8,379人の健康な脳MRIで8つの公開データセットで提案した方法を評価した。6つのデータセットを交差検証のために用いて,2つのデータセットを一般性を評価するために使用した。他の最先端の方法と比較して,提案したグローバル局所変圧器は,推定年代の平均絶対誤差を2.70年に減少し,推定年齢と年代の相関係数を0.9853に増加させた。さらに,提案手法は,局所パッチが脳年齢推定に最も有益な地域情報を提供する。著者らのソースコードは,https://github.com/shengfly/global-local-transformer上で利用可能である。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *変圧器 ,  ニューラルネットワーク ,  相関係数 ,  NMRイメージング ,  普遍性
準シソーラス用語： 文脈情報 ,  *年齢推定 ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (4件)： 脳 ,  年齢推定 ,  グローバル ,  変圧器