論文の概要: Potential Features of ICU Admission in X-ray Images of COVID-19 Patients

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.12597v2
• Date: Thu, 21 Jan 2021 12:43:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-14 09:12:40.778534
• Title: Potential Features of ICU Admission in X-ray Images of COVID-19 Patients
• Title（参考訳）: COVID-19患者のX線画像におけるICU適応の可能性
• Authors: Douglas P. S. Gomes, Anwaar Ulhaq, Manoranjan Paul, Michael J. Horry, Subrata Chakraborty, Manas Saha, Tanmoy Debnath, D.M. Motiur Rahaman
• Abstract要約: 本稿では,患者ICU入院ラベルを用いたデータセットから,重症度と相関する意味的特徴を抽出する手法を提案する。 この手法は、肺の病態を認識して意味的特徴を抽出するために訓練されたニューラルネットワークを使用する。 この方法では、学習した特徴の画像を選択でき、肺内の一般的な位置に関する情報を翻訳することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.83608410540057
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: X-ray images may present non-trivial features with predictive information of patients that develop severe symptoms of COVID-19. If true, this hypothesis may have practical value in allocating resources to particular patients while using a relatively inexpensive imaging technique. The difficulty of testing such a hypothesis comes from the need for large sets of labelled data, which need to be well-annotated and should contemplate the post-imaging severity outcome. This paper presents an original methodology for extracting semantic features that correlate to severity from a data set with patient ICU admission labels through interpretable models. The methodology employs a neural network trained to recognise lung pathologies to extract the semantic features, which are then analysed with low-complexity models to limit overfitting while increasing interpretability. This analysis points out that only a few features explain most of the variance between patients that developed severe symptoms. When applied to an unrelated larger data set with pathology-related clinical notes, the method has shown to be capable of selecting images for the learned features, which could translate some information about their common locations in the lung. Besides attesting separability on patients that eventually develop severe symptoms, the proposed methods represent a statistical approach highlighting the importance of features related to ICU admission that may have been only qualitatively reported. While handling limited data sets, notable methodological aspects are adopted, such as presenting a state-of-the-art lung segmentation network and the use of low-complexity models to avoid overfitting. The code for methodology and experiments is also available.
• Abstract（参考訳）: x線画像は、新型コロナウイルスの重篤な症状を発症する患者の予測情報と非自明な特徴を示す可能性がある。 もし本当なら、この仮説は比較的安価なイメージング技術を用いて、特定の患者にリソースを割り当てる実践的な価値があるかもしれない。 このような仮説をテストすることの難しさは、十分な注釈付きで、画像後の重大性の結果を熟考する必要がある、ラベル付きデータの大規模なセットの必要性から生じる。 本稿では,患者ICU入院ラベル付きデータセットから重度と相関する意味的特徴を解釈可能なモデルで抽出する手法を提案する。 この手法は、肺の病理を認識して意味的特徴を抽出するように訓練されたニューラルネットワークを使用しており、それを低複雑さモデルで分析し、オーバーフィッティングを制限し、解釈可能性を高める。 この分析から,重篤な症状を呈する患者間の差異のほとんどが説明できる特徴はごくわずかであることが示唆された。 病理学関連の臨床記録を持つ無関係な大きなデータセットに適用すると、この方法は学習した特徴の画像を選択でき、肺内の一般的な位置に関する情報を翻訳することができる。 重篤な症状を呈する患者に対する分離性の検証に加えて,提案手法は,質的にのみ報告された icu 入会に関する特徴の重要性を強調する統計的アプローチである。 限られたデータセットを扱う一方で、最先端の肺セグメンテーションネットワークの提示や、オーバーフィッティングを避けるために低複雑さモデルの使用など、注目すべき方法論が採用されている。 方法論と実験用のコードも利用できる。

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