Cross-Age and Cross-Site Domain Shift Impacts on Deep Learning-Based White Matter Fiber Estimation in Newborn and Baby Brains

要約

深層学習モデルは、限られた拡散磁気共鳴画像データから組織の微細構造を推定する際に大きな期待を寄せています。
ただし、これらのモデルは、テスト データとトレーニング データが異なるスキャナーやプロトコルからのものである場合、またはさまざまな年齢でスキャンされた幼児や子供の発達中の脳など、固有の変動があるデータにモデルが適用される場合に、ドメイン シフトの課題に直面します。
成人の脳におけるデータ調和やドメイン適応など、これらの課題の一部に対処するために、いくつかの技術が提案されています。
しかし、これらの技術は、急速に発達する乳児の脳における繊維配向分布関数の推定に関しては未開発のままです。
この研究では、モーメント法と微調整戦略を使用して、201 人の新生児と 165 人の乳児からなる 2 つの異なるコホート内および全体にわたる年齢の影響とドメインのシフトを広範囲に調査しました。
私たちの結果は、新生児と比較して乳児の微細構造発達のばらつきが少ないことが、深層学習モデルの年齢を超えたパフォーマンスに直接影響を与えることを示しています。
また、少数のターゲット ドメイン サンプルでドメイン シフトの問題を大幅に軽減できることも示します。

要約(オリジナル)

Deep learning models have shown great promise in estimating tissue microstructure from limited diffusion magnetic resonance imaging data. However, these models face domain shift challenges when test and train data are from different scanners and protocols, or when the models are applied to data with inherent variations such as the developing brains of infants and children scanned at various ages. Several techniques have been proposed to address some of these challenges, such as data harmonization or domain adaptation in the adult brain. However, those techniques remain unexplored for the estimation of fiber orientation distribution functions in the rapidly developing brains of infants. In this work, we extensively investigate the age effect and domain shift within and across two different cohorts of 201 newborns and 165 babies using the Method of Moments and fine-tuning strategies. Our results show that reduced variations in the microstructural development of babies in comparison to newborns directly impact the deep learning models’ cross-age performance. We also demonstrate that a small number of target domain samples can significantly mitigate domain shift problems.

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