0% Complete
فارسی
Home
/
سی و دومین کنفرانس ملی و دهمین کنفرانس بین المللی مهندسی زیست پزشکی ایران
Mitigating MRI Domain Shift in Sex Classification: A Deep Learning Approach with ComBat Harmonization
Authors :
Peyman Sharifian
1
Mohammad Saber Azimi
2
Masoud Noroozi
3
Alireza Karimian
4
Hossein Arabi
5
1- دانشگاه اصفهان
2- دانشگاه شهید بهشتی
3- دانشگاه اصفهان
4- دانشگاه اصفهان
5- دانشگاه ژنو
Keywords :
Deep Learning،Sex Classification،Combat Harmonization،Domain Adaptation،Magnetic Resonance Imaging
Abstract :
Deep learning models for medical image analysis often suffer from performance degradation when applied to data from different scanners or protocols, a phenomenon known as domain shift. This study investigates this challenge in the context of sex classification from 3D T1-weighted brain magnetic resonance imaging (MRI) scans using the IXI and OASIS3 datasets. While models achieved high within-domain accuracy (around 0.95) when trained and tested on a single dataset (IXI or OASIS3), we demonstrate a significant performance drop to chance level (about 0.50) when models trained on one dataset are tested on the other, highlighting the presence of a strong domain shift. To address this, we employed the ComBat harmonization technique to align the feature distributions of the two datasets. We evaluated three state-of-the-art 3D deep learning architectures (3D ResNet18, 3D DenseNet, and 3D EfficientNet) across multiple training strategies. Our results show that ComBat harmonization effectively reduces the domain shift, leading to a substantial improvement in cross-domain classification performance. For instance, the cross-domain balanced accuracy of our best model (ResNet18 3D with Attention) improved from approximately 0.50 (chance level) to 0.61 after harmonization. t-SNE visualization of extracted features provides clear qualitative evidence of the reduced domain discrepancy post-harmonization. Cross-domain balanced accuracy improved from ~0.50 to 0.61 after ComBat, a modest yet meaningful gain that moves the model from chance-level failure toward more reliable generalization while remaining below clinical utility. This work underscores the critical importance of domain adaptation techniques for building robust and generalizable neuroimaging AI models.
Papers List
List of archived papers
Lightweight 3D U-Net for Robust Liver Segmentation in Multi-Institutional CT Datasets
Seyyed Mohammad Hosseini - Faeze Salahshour - Ahmadreza Sebzari - Masoomeh Safaei - Hossein Ghadiri Harvani
In silico Evaluation of a High-Porosity Titanium Scaffold in a Bioreactor for Bone Tissue Engineering Applications: A Fluid Transport Study
Elnaz Khorasani - Setareh Garazhian - Bahman Vahidi
Corrective Insoles Enhance Center of Mass Stability During Stair Descent in Individuals with Leg Length Discrepancy
Kasra Alborzi - Alireza Hashemi Oskouei - Pouya Mansouri - Seyed Mehran Ayati Najafabadi
کاربرد هوش مصنوعی در ارتقای امنیت اینترنت اشیاء: از الگوریتمهای یادگیری عمیق تا استراتژیهای سازمانی
علی غلام نتاج - محمدعرفان رحمانیان کوشککی - امیدرضا حمیدی نیا - عباسعلی میرزایی فرد
کاربرد هوش مصنوعی در بهینه سازی تولید و کاهش هدر رفت منابع
مریم مژده
مروری برمفاهیم دانش هیئت مدیره و فرآیندهای داخلی هیئت مدیره در حاکمیت شرکتی
زهرا سلیمانی زاده - زهره عارف منش
کاربرد رویکرد بازیابی اطلاعات در تحلیل داده های بیماران دیابتی
زهرا محمدی فرد چینی بلاغ
بررسی مربوط بودن ارزش اطلاعات حسابداری با استفاده از روش CART: یک مطالعه برای شرکتهای داروسازی در بورس اوراق بهادار تهران
نوراله خدادادی - مهرداد قنبری - بابک جمشیدی نوید - جواد مسعودی
نقش هوش مصنوعی در بهینهسازی فرآیندهای بازاریابی دیجیتال برای کسبوکارهای صنعتی
جواد قهرمان زاده
Investigating the impact of arm swing on lower limb forces using machine learning techniques
Mohammad Reza Seidgar - Hadi Farahani - Mostafa Rostami - Elham Naziri - Sadegh Madadi
more
Samin Hamayesh - Version 42.5.2