fMRI परिणामों में विश्लेषणात्मक विविधता को स्टाइल ट्रांसफर के साथ कम करना

हम न्यूरोइमेजिंग परिणामों की पुनरुत्पादकता को सुधारने के लिए एक नई विधि प्रस्तावित करते हैं, जिसमें विभिन्न फंक्शनल MRI पाइपलाइनों के बीच सांख्यिकी मानचित्रों को परिवर्तित किया जाता है। हम यह मानते हैं कि पाइपलाइनों को डेटा के एक स्टाइल घटक के रूप में माना जा सकता है और विभिन्न जनरेटिव मॉडलों का उपयोग करने का सुझाव देते हैं, जिनमें डिफ्यूजन मॉडल (DM) शामिल हैं, ताकि पाइपलाइनों के बीच डेटा परिवर्तित किया जा सके। हम DM-आधारित नई अन्सुपरवाइज्ड मल्टी-डोमेन इमेज-टू-इमेज ट्रांजिशन फ्रेमवर्क डिजाइन करते हैं और सांख्यिकी मानचित्रों के उत्पादन को एक सहायक वर्गीकरणकर्ता के छिपे हुए स्थान का उपयोग करके सीमित करते हैं, जो विभिन्न पाइपलाइनों से सांख्यिकी मानचित्रों को अलग करता है। हम DM में प्रयुक्त पारंपरिक सैंपलिंग तकनीकों को विस्तारित करते हैं ताकि ट्रांजिशन प्रदर्शन को सुधार सकें। हमारे प्रयोग दर्शाते हैं कि हमारे प्रस्तावित तरीके सफल हैं: पाइपलाइनों को वास्तव में स्थानांतरित किया जा सकता है, जो भविष्य के चिकित्सा अध्ययनों के लिए डेटा संवर्धन का एक महत्वपूर्ण स्रोत प्रदान करता है।