論文の概要: Prediction of Thrombectomy Functional Outcomes using Multimodal Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.13061v2
• Date: Thu, 28 May 2020 14:39:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-29 00:41:11.193806
• Title: Prediction of Thrombectomy Functional Outcomes using Multimodal Data
• Title（参考訳）: マルチモーダルデータによる血栓摘出機能予後の予測
• Authors: Zeynel A. Samak, Philip Clatworthy and Majid Mirmehdi
• Abstract要約: 本稿では,マルチモーダルデータを直接活用し,血管内治療の成功を推定するための新しいディープラーニング手法を提案する。 我々は、チャネルワイドおよび空間的にグローバルな特徴間距離をモデル化するためのアテンションメカニズムをアーキテクチャに組み込んだ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.358784542343728
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent randomised clinical trials have shown that patients with ischaemic stroke {due to occlusion of a large intracranial blood vessel} benefit from endovascular thrombectomy. However, predicting outcome of treatment in an individual patient remains a challenge. We propose a novel deep learning approach to directly exploit multimodal data (clinical metadata information, imaging data, and imaging biomarkers extracted from images) to estimate the success of endovascular treatment. We incorporate an attention mechanism in our architecture to model global feature inter-dependencies, both channel-wise and spatially. We perform comparative experiments using unimodal and multimodal data, to predict functional outcome (modified Rankin Scale score, mRS) and achieve 0.75 AUC for dichotomised mRS scores and 0.35 classification accuracy for individual mRS scores.
• Abstract（参考訳）: 近年の無作為化臨床試験により,脳卒中患者の脳内血管閉塞は血管内血栓摘出に有用であることが示された。 しかし、個々の患者の治療結果を予測することは依然として課題である。 本稿では,マルチモーダルデータ(画像から抽出した臨床メタデータ情報,画像データ,画像バイオマーカー)を直接活用し,血管内治療の成功を推定する新しいディープラーニング手法を提案する。 我々は、チャネルワイドおよび空間的にグローバルな特徴間距離をモデル化するための注意機構をアーキテクチャに組み込んだ。 ユニモーダルデータとマルチモーダルデータを用いて比較実験を行い,機能的結果(修飾ランキン尺度,mrs)を予測し,mrs得点を0.75 auc,mrsスコアを0.35 aucとした。

関連論文リスト

• Individualized Multi-Treatment Response Curves Estimation using RBF-net with Shared Neurons [1.1119247609126184]
  反応曲線の非パラメトリックモデリングは、共有された隠れニューロンを持つ放射基底関数(RBF)-ネットに依存している。 本手法をMIMICデータに適用し, 在宅中絶患者に対するICU滞在時間と12時間SOFAスコアに対する異なる治療方法の効果に関する興味深い知見を得た。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-29T21:13:01Z)
• XAI for In-hospital Mortality Prediction via Multimodal ICU Data [57.73357047856416]
  マルチモーダルICUデータを用いて病院内死亡率を予測するための,効率的で説明可能なAIソリューションを提案する。 我々は,臨床データから異種入力を受信し,意思決定を行うマルチモーダル・ラーニングを我々のフレームワークに導入する。 我々の枠組みは、医療研究において重要な要素の発見を容易にする他の臨床課題に容易に移行することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-29T14:28:04Z)
• Source-Free Collaborative Domain Adaptation via Multi-Perspective Feature Enrichment for Functional MRI Analysis [55.03872260158717]
  安静時MRI機能(rs-fMRI)は、神経疾患の分析を助けるために多地点で研究されている。 ソース領域とターゲット領域の間のfMRIの不均一性を低減するための多くの手法が提案されている。 しかし、マルチサイト研究における懸念やデータストレージの負担のため、ソースデータの取得は困難である。 我々は、fMRI解析のためのソースフリー協調ドメイン適応フレームワークを設計し、事前訓練されたソースモデルとラベルなしターゲットデータのみにアクセスできるようにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-24T01:30:18Z)
• Cross-modality Attention-based Multimodal Fusion for Non-small Cell Lung Cancer (NSCLC) Patient Survival Prediction [0.6476298550949928]
  非小細胞肺癌(NSCLC)における患者生存予測のためのモダリティ特異的知識の統合を目的としたマルチモーダル核融合パイプラインを提案する。 組織画像データとRNA-seqデータのみを用いてc-index0.5772と0.5885を達成した単一モダリティと比較して, 提案した融合法はc-index0.6587を達成した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-18T21:42:52Z)
• Ambiguous Medical Image Segmentation using Diffusion Models [60.378180265885945]
  我々は,グループ洞察の分布を学習することで,複数の可算出力を生成する単一拡散モデルに基づくアプローチを提案する。 提案モデルでは,拡散の固有のサンプリングプロセスを利用してセグメンテーションマスクの分布を生成する。 その結果,提案手法は既存の最先端曖昧なセグメンテーションネットワークよりも優れていることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-10T17:58:22Z)
• TranSOP: Transformer-based Multimodal Classification for Stroke Treatment Outcome Prediction [2.358784542343728]
  本稿では,臨床メタデータと画像情報を利用した分類手法として,トランスフォーマーベースのマルチモーダルネットワーク(TranSOP)を提案する。 これには3D非造影CT(non-contrast Computed tomography)の特徴と臨床情報を効率的に組み合わせる融合モジュールが含まれる。 単モーダルおよびマルチモーダルデータを用いた比較実験では、最先端のAUCスコアが0.85である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-25T21:05:10Z)
• Integrative Imaging Informatics for Cancer Research: Workflow Automation for Neuro-oncology (I3CR-WANO) [0.12175619840081271]
  我々は,多系列ニューロオンコロジーMRIデータの集約と処理のための人工知能ベースのソリューションを提案する。 エンド・ツー・エンドのフレームワーク i) アンサンブル分類器を用いてMRIの配列を分類し, i) 再現可能な方法でデータを前処理し, iv) 腫瘍組織サブタイプを規定する。 欠落したシーケンスに対して堅牢であり、専門的なループアプローチを採用しており、セグメンテーションの結果は放射線学者によって手動で洗練される可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-06T18:23:42Z)
• CNN-LSTM Based Multimodal MRI and Clinical Data Fusion for Predicting Functional Outcome in Stroke Patients [1.5250925845050138]
  脳卒中患者の管理において臨床結果予測は重要な役割を担っている。 機械学習の観点から見ると、大きな課題のひとつは異種データを扱うことだ。 本稿では,長い短期記憶(CNN-LSTM)に基づくアンサンブルモデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-11T14:46:01Z)
• Bootstrapping Your Own Positive Sample: Contrastive Learning With Electronic Health Record Data [62.29031007761901]
  本稿では,新しいコントラスト型正規化臨床分類モデルを提案する。 EHRデータに特化した2つのユニークなポジティブサンプリング戦略を紹介します。 私たちのフレームワークは、現実世界のCOVID-19 EHRデータの死亡リスクを予測するために、競争の激しい実験結果をもたらします。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-07T06:02:04Z)
• MIA-Prognosis: A Deep Learning Framework to Predict Therapy Response [58.0291320452122]
  本稿では,患者の予後と治療反応を予測するための統合型深層学習手法を提案する。 我々は,マルチモーダル非同期時系列分類タスクとして,確率モデリングを定式化する。 我々の予測モデルは、長期生存の観点から、低リスク、高リスクの患者をさらに階層化する可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-08T15:30:17Z)
• MS-Net: Multi-Site Network for Improving Prostate Segmentation with Heterogeneous MRI Data [75.73881040581767]
  本稿では,ロバスト表現を学習し,前立腺のセグメンテーションを改善するための新しいマルチサイトネットワーク(MS-Net)を提案する。 当社のMS-Netは,すべてのデータセットのパフォーマンスを一貫して改善し,マルチサイト学習における最先端の手法よりも優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-09T14:11:50Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。