論文の概要: Deep generative models in DataSHIELD
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.07775v1
- Date: Wed, 11 Mar 2020 10:15:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-24 14:22:28.553864
- Title: Deep generative models in DataSHIELD
- Title（参考訳）: DataSHIELDにおける深部生成モデル
- Authors: Stefan Lenz, Harald Binder
- Abstract要約: 例えば、ドイツでは、患者の同意なしに研究目的で異なる病院からの定期的なデータをプールすることは不可能である。
DataSHIELDソフトウェアは、分散データの共同分析のためのインフラストラクチャと統計手法のセットを提供する。
我々は,分散患者データから複雑なパターンを保存する人工データを作成するために,DataSHIELD上に構築されたソフトウェア実装とともに方法論を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The best way to calculate statistics from medical data is to use the data of
individual patients. In some settings, this data is difficult to obtain due to
privacy restrictions. In Germany, for example, it is not possible to pool
routine data from different hospitals for research purposes without the consent
of the patients. The DataSHIELD software provides an infrastructure and a set
of statistical methods for joint analyses of distributed data. The contained
algorithms are reformulated to work with aggregated data from the participating
sites instead of the individual data. If a desired algorithm is not implemented
in DataSHIELD or cannot be reformulated in such a way, using artificial data is
an alternative. We present a methodology together with a software
implementation that builds on DataSHIELD to create artificial data that
preserve complex patterns from distributed individual patient data. Such data
sets of artificial patients, which are not linked to real patients, can then be
used for joint analyses. We use deep Boltzmann machines (DBMs) as generative
models for capturing the distribution of data. For the implementation, we
employ the package "BoltzmannMachines" from the Julia programming language and
wrap it for use with DataSHIELD, which is based on R. As an exemplary
application, we conduct a distributed analysis with DBMs on a synthetic data
set, which simulates genetic variant data. Patterns from the original data can
be recovered in the artificial data using hierarchical clustering of the
virtual patients, demonstrating the feasibility of the approach. Our
implementation adds to DataSHIELD the ability to generate artificial data that
can be used for various analyses, e. g. for pattern recognition with deep
learning. This also demonstrates more generally how DataSHIELD can be flexibly
extended with advanced algorithms from languages other than R.
- Abstract（参考訳）: 医療データから統計を計算する最良の方法は、個々の患者のデータを使用することである。
一部の設定では、プライバシー制限のため、このデータは取得が難しい。
例えば、ドイツでは、患者の同意なしに研究目的で異なる病院からの定期的なデータをプールすることは不可能である。
DataSHIELDソフトウェアは、分散データの共同分析のためのインフラストラクチャと統計手法のセットを提供する。
含まれているアルゴリズムは、個々のデータではなく、参加者のサイトから集約されたデータを扱うように再構成される。
所望のアルゴリズムがDataSHIELDに実装されていない場合や、そのような方法で再構成できない場合、人工データを使用することが代替となる。
我々は,分散患者データから複雑なパターンを保存する人工データを作成するために,DataSHIELD上に構築されたソフトウェア実装とともに方法論を提案する。
このような人工患者のデータセットは、実際の患者とはリンクしないが、共同分析に使用できる。
我々は、データの分布を捉えるための生成モデルとしてディープボルツマンマシン(DBM)を用いる。
この実装では、juliaプログラミング言語のパッケージ"boltzmannmachines"を採用し、rをベースにしたdatashieldでラップし、例えば、遺伝的変異データをシミュレートする合成データセット上でdbmsを用いた分散分析を行う。
仮想患者の階層的クラスタリングを用いて、元のデータからのパターンを人工データに復元し、アプローチの実現可能性を示す。
我々の実装は、DataSHIELDに追加され、様々な分析に使用できる人工データを生成することができる。
g.
深層学習によるパターン認識に役立ちます
これはさらに一般的に、R以外の言語からの高度なアルゴリズムで、DataSHIELDを柔軟に拡張する方法を示している。
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