Abstrakt. Manifold inlärning av medicinska bilder spelar en potentiellt viktig roll för att modellera anatomisk variation inom en population med tillämpningar som inkluderar segmentering, registrering och förutsägelse av kliniska parametrar. I detta dokument beskrivs en ny metod för att lära sig trefalden av 3D-hjärnavbildningar som, till skillnad från de flesta befintliga mångfaldiga inlärningsmetoder, inte kräver att det mångfaldiga utrymmet är lokalt linjärt, och inte kräver en fördefinierad likhetsmått eller en förbyggd närhetsgraf. Vår mångfacetterade inlärningsmetod är baserad på djupt lärande, en maskininlärningsmetod som använder skiktade nätverk (kallas djuptrosnätverk, eller DBNs) och har fått mycket uppmärksamhet nyligen i datorseendet på grund av sin framgång i objektigenkänningsuppgifter. DBNs har traditionellt varit alltför beräknings dyrt för ansökan till 3D-bilder på grund av det stora antalet utbildningsbara parametrar. Våra primära bidrag är 1) en mycket mer beräkningseffektiv utbildningsmetod för DBN som gör utbildning på 3D medicinska bilder med en upplösning på upp till 128 × 128 × 128 praktisk, och 2) demonstrationen att DBNs kan lära sig en låg-dimensionellt mångfald av hjärnvolymer som upptäcker lägen av variationer som korrelerar med demografiska och sjukdomsparametrar.
I REF användes ett CNN som lär sig ett lågdimensionellt grenrör av den ursprungliga neuroimaget för att förbättra noggrannheten av Alzheimers diagnos.
Manifold Learning of Brain MRIs by Deep Learning
{'venue': 'Medical image computing and computer-assisted intervention : MICCAI ... International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention', 'journal': 'Medical image computing and computer-assisted intervention : MICCAI ... International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}