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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.8
- 수록면
- 979 - 987 (9page)
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Multiple Sclerosis (MS) can be early diagnosed by detecting lesions in brain magnetic resonance images (MRI). Unsupervised anomaly detection methods based on autoencoder have been recently proposed for automated detection of MS lesions. However, these autoencoder-based methods were developed only for 2D images (e.g. 2D cross-sectional slices) of MRI, so do not utilize the full 3D information of MRI. In this paper, therefore, we propose a novel 3D autoencoder-based framework for detection of the lesion volume of MS in MRI. We first define a 3D convolutional neural network (CNN) for full MRI volumes, and build each encoder and decoder layer of the 3D autoencoder based on 3D CNN. We also add a skip connection between the encoder and decoder layer for effective data reconstruction. In the experimental results, we compare the 3D autoencoder-based method with the 2D autoencoder models using the training datasets of 80 healthy subjects from the Human Connectome Project (HCP) and the testing datasets of 25 MS patients from the Longitudinal multiple sclerosis lesion segmentation challenge, and show that the proposed method achieves superior performance in prediction of MS lesion by up to 15%.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 방법
3. 실험
4. 실험 결과
5. 결론
REFERENCE
참고문헌 (17)
참고문헌 신청
R. Hussian, H. Zubair, S. Pursell, and M. Shahab, “Neurodegenerative Diseases: Regenerative Mechnisms and Novel Therapeutic Approaches,” Brain Science, Vol. 8, No. 9, p. 177, 2018.
S. Faissner and R. Gold, “Oral Therapies for Multiple Sclerosis,” Cold Spring Harbor Perspectives in Medicine, Vol. 9, No. 1, p. a032011, 2019.
M. Stangel, T. Kuhlmann, P.M. Matthews, and T.J. Kilpatrick, “Achievements and Obstacles of Remyelinating Therapies in Multiple Sclerosis,” Nature Reviews Neurology, Vol. 13, No. 12, pp. 742-754, 2017.
M.S. To, I.G. Sarno, C. Chong, M. Jenkinson, and G. Carneiro, “Self-supervised Lesion Change Detection and Localisation in Longitudinal Multiple Sclerosis Braim Imaging,” arXiv preprint arXiv:2106.00919, 2021.
B. Zong, Q. Song, M.R. Min, W. Cheng, C. Lumezanu, D. Cho, and H. Chen, “Deep Autoencoding Gaussian Mixture Model for Unsupervised Anomaly Detection,” The International Conference on Learning Representations (ICLR), 2018.
S. Faissner and R. Gold, “Oral Therapies for Multiple Sclerosis,” Cold Spring Harbor Perspectives in Medicine, Vol. 9, No. 1, p. a032011, 2019.
M. Stangel, T. Kuhlmann, P.M. Matthews, and T.J. Kilpatrick, “Achievements and Obstacles of Remyelinating Therapies in Multiple Sclerosis,” Nature Reviews Neurology, Vol. 13, No. 12, pp. 742-754, 2017.
M.S. To, I.G. Sarno, C. Chong, M. Jenkinson, and G. Carneiro, “Self-supervised Lesion Change Detection and Localisation in Longitudinal Multiple Sclerosis Braim Imaging,” arXiv preprint arXiv:2106.00919, 2021.
B. Zong, Q. Song, M.R. Min, W. Cheng, C. Lumezanu, D. Cho, and H. Chen, “Deep Autoencoding Gaussian Mixture Model for Unsupervised Anomaly Detection,” The International Conference on Learning Representations (ICLR), 2018.
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