Improving the Precision of CNNs for Magnetic Resonance Spectral Modeling

要約

磁気共鳴分光イメージングは​​、対象組織の代謝プロファイルを非侵襲的に提供できる広く利用可能なイメージングモダリティですが、臨床的に統合するのは困難です。
主な理由の 1 つは、専門家によるデータ処理と分析に費用がかかることです。
機械学習を使用して MRS 関連の量を予測すると、この問題を回避できますが、深層学習モデルには、特にモデルの信頼性など、独自の課題が伴います。
現在の研究傾向は主に平均誤差メトリクスに焦点を当てていますが、包括的な精度メトリクスも必要です。
この研究では、より包括的な誤差の特性評価がなぜ重要なのか、そして定量的なタスクであるスペクトル モデリングの CNN の精度を向上させる方法を強調しています。
この結果は、CNN でこのような回帰タスクに対処する際に考慮すべきこれらの手法の利点とトレードオフを浮き彫りにしています。
各テクニックの基礎となるメカニズムについての詳細な洞察と、それらが他のテクニックとどのように相互作用するかについて詳しく説明します。

要約(オリジナル)

Magnetic resonance spectroscopic imaging is a widely available imaging modality that can non-invasively provide a metabolic profile of the tissue of interest, yet is challenging to integrate clinically. One major reason is the expensive, expert data processing and analysis that is required. Using machine learning to predict MRS-related quantities offers avenues around this problem, but deep learning models bring their own challenges, especially model trust. Current research trends focus primarily on mean error metrics, but comprehensive precision metrics are also needed, e.g. standard deviations, confidence intervals, etc.. This work highlights why more comprehensive error characterization is important and how to improve the precision of CNNs for spectral modeling, a quantitative task. The results highlight advantages and trade-offs of these techniques that should be considered when addressing such regression tasks with CNNs. Detailed insights into the underlying mechanisms of each technique, and how they interact with other techniques, are discussed in depth.

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