基于多视图注意力的新生儿出生孕周预测
图像与视频处理
2022-07-12 v1 计算机视觉与模式识别
机器学习
摘要
我们展示了用于 SLCN（临床神经影像的表面学习）挑战赛的出生孕周预测方法。我们的方法基于多视图形状分析技术，该技术从不同视角捕获 3D 对象的 2D 渲染。我们将大脑特征渲染在球面表面上，然后通过 2D CNN 和注意力层分析 2D 图像以完成回归任务。该回归任务在 Native 空间上达到 1.637 ± 1.3 的 MAE，在模板空间上达到 1.38 ± 1.14 的 MAE。该项目的源代码可在我们的 github 仓库 https://github.com/MathieuLeclercq/SLCN_challenge_UNC 获取。
引用
@article{arxiv.2207.04130,
title = {Multi-view Attention for gestational age at birth prediction},
author = {Mathieu Leclercq and Martin Styner and Juan Carlos Prieto},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.04130},
year = {2022}
}
备注
7 pages, 5 figures, 1 table