利用二维投影从三维MRI体数据中高效预测脑龄
图像与视频处理
2023-03-14 v2 计算机视觉与模式识别
机器学习
摘要
在高分辨率医学体数据上使用三维CNN计算量非常大，尤其是对于像UK Biobank这样旨在扫描100,000名受试者的数据集。本文证明，对三维体数据取少量二维投影（表示轴向、矢状面和冠状面切片上的均值与标准差）并使用二维CNN，在从脑体数据预测年龄时可获得合理的测试精度。使用我们的方法，在单块GPU上以20,324名受试者训练一个epoch仅需20至50秒，比小型三维CNN快两个数量级。这些结果对于无法使用昂贵GPU硬件运行三维CNN的研究人员十分重要。
引用
@article{arxiv.2211.05762,
title = {Efficient brain age prediction from 3D MRI volumes using 2D projections},
author = {Johan Jönemo and Muhammad Usman Akbar and Robin Kämpe and J Paul Hamilton and Anders Eklund},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.05762},
year = {2023}
}