論文の概要: CROCS: Clustering and Retrieval of Cardiac Signals Based on Patient Disease Class, Sex, and Age

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.14230v2
• Date: Mon, 4 Oct 2021 03:33:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-19 19:55:05.376136
• Title: CROCS: Clustering and Retrieval of Cardiac Signals Based on Patient Disease Class, Sex, and Age
• Title（参考訳）: crocs: 患者病型, 性別, 年齢に基づく心臓信号のクラスタリングと検索
• Authors: Dani Kiyasseh, Tingting Zhu, David A. Clifton
• Abstract要約: そこで我々は,患者固有の属性のセットに関連付けられた心臓信号の表現を,臨床プロトタイプと題する学習可能な埋め込みに惹きつける,教師付きコントラスト学習フレームワークCROCSを提案する。 CROCSはクラスタリング時に最先端のDTCよりも優れており,また,大規模データベースから関連する心臓信号を検索する。 また,臨床プロトタイプでは,患者属性に基づいた意味論的アレンジメントが採用されており,高い解釈可能性が期待できることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.58391771585294
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The process of manually searching for relevant instances in, and extracting information from, clinical databases underpin a multitude of clinical tasks. Such tasks include disease diagnosis, clinical trial recruitment, and continuing medical education. This manual search-and-extract process, however, has been hampered by the growth of large-scale clinical databases and the increased prevalence of unlabelled instances. To address this challenge, we propose a supervised contrastive learning framework, CROCS, where representations of cardiac signals associated with a set of patient-specific attributes (e.g., disease class, sex, age) are attracted to learnable embeddings entitled clinical prototypes. We exploit such prototypes for both the clustering and retrieval of unlabelled cardiac signals based on multiple patient attributes. We show that CROCS outperforms the state-of-the-art method, DTC, when clustering and also retrieves relevant cardiac signals from a large database. We also show that clinical prototypes adopt a semantically meaningful arrangement based on patient attributes and thus confer a high degree of interpretability.
• Abstract（参考訳）: 関連する事例を手作業で検索し、臨床データベースから情報を抽出するプロセスは、多くの臨床課題を担っている。 このようなタスクには、疾患の診断、臨床試験の募集、医学教育の継続が含まれる。 しかし, この手作業による検索・抽出は, 大規模臨床データベースの成長と, 障害のない症例の増加によって妨げられている。 そこで本研究では, 患者特有の属性(疾患クラス, 性別, 年齢など)に関連する心臓信号の表現が, 臨床プロトタイプと呼ばれる学習可能な埋め込みに惹かれる, 教師付きコントラスト学習フレームワークcrocsを提案する。 そこで本研究では,複数の患者属性に基づくラベルなし心筋信号のクラスタリングと検索の両面において,このプロトタイプを活用した。 CROCSはクラスタリング時に最先端のDTCよりも優れており,また,大規模データベースから関連する心臓信号を検索する。 また,臨床プロトタイプは患者属性に基づいた意味的意味的アレンジメントを採用しており,高い解釈可能性を示す。

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