論文の概要: Predicting post-operative right ventricular failure using video-based deep learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.00364v1
• Date: Sun, 28 Feb 2021 00:58:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-03 17:27:11.537534
• Title: Predicting post-operative right ventricular failure using video-based deep learning
• Title（参考訳）: ビデオに基づく深層学習による術後右室不全の予測
• Authors: Rohan Shad, Nicolas Quach, Robyn Fong, Patpilai Kasinpila, Cayley Bowles, Miguel Castro, Ashrith Guha, Eddie Suarez, Stefan Jovinge, Sangjin Lee, Theodore Boeve, Myriam Amsallem, Xiu Tang, Francois Haddad, Yasuhiro Shudo, Y. Joseph Woo, Jeffrey Teuteberg, John P. Cunningham, Curt P. Langlotz, William Hiesinger
• Abstract要約: 術前心エコー検査から得られた全情報密度を用いて,術前右室障害(RV障害)を予測できる映像AIシステムの開発を行った。 0.729の時空、80%の感度で52%の特異度、80%の特異度で感度を達成する。 さらに,我々のMLシステムは,独立臨床評価におけるRV障害の予測に携わる人間専門家のチームよりも有意に優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.884447146588542
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Non-invasive and cost effective in nature, the echocardiogram allows for a comprehensive assessment of the cardiac musculature and valves. Despite progressive improvements over the decades, the rich temporally resolved data in echocardiography videos remain underutilized. Human reads of echocardiograms reduce the complex patterns of cardiac wall motion, to a small list of measurements of heart function. Furthermore, all modern echocardiography artificial intelligence (AI) systems are similarly limited by design - automating measurements of the same reductionist metrics rather than utilizing the wealth of data embedded within each echo study. This underutilization is most evident in situations where clinical decision making is guided by subjective assessments of disease acuity, and tools that predict disease onset within clinically actionable timeframes are unavailable. Predicting the likelihood of developing post-operative right ventricular failure (RV failure) in the setting of mechanical circulatory support is one such clinical example. To address this, we developed a novel video AI system trained to predict post-operative right ventricular failure (RV failure), using the full spatiotemporal density of information from pre-operative echocardiography scans. We achieve an AUC of 0.729, specificity of 52% at 80% sensitivity and 46% sensitivity at 80% specificity. Furthermore, we show that our ML system significantly outperforms a team of human experts tasked with predicting RV failure on independent clinical evaluation. Finally, the methods we describe are generalizable to any cardiac clinical decision support application where treatment or patient selection is guided by qualitative echocardiography assessments.
• Abstract（参考訳）: 非侵襲的かつ費用対効果の高い心エコー図は、心臓の筋肉と弁の包括的評価を可能にする。 数十年の進歩にもかかわらず、心エコー図ビデオのリッチな時間的解決データは未使用のままである。 心エコー図の読み書きは、心臓壁運動の複雑なパターンを、心臓機能の小さな測定リストに還元する。 さらに、現代の心エコー図型人工知能(ai)システムはすべて、エコー研究に埋め込まれたデータの豊富な利用ではなく、同じ還元効果測定値の設計自動化によっても同様に制限されている。 この低利用は、臨床的な意思決定が病気の視力の主観的評価によって導かれる状況において最も顕著であり、臨床的に実行可能な時間枠内で発症する疾患を予測するツールは利用できない。 メカニカル・サーキュレーション・サポートの設定において,術後右室不全(RV不全)を発症する可能性を予測することは,そのような臨床例である。 そこで我々は,術前心エコー検査から得られた情報の全時空間密度を用いて,術後右室不全(RV障害)の予測を訓練した新しいビデオAIシステムを開発した。 aucは0.729, 特異度52%, 感度80%, 感度46%, 特異度80%であった。 さらに,我々のMLシステムは,独立臨床評価におけるRV障害の予測に携わる人間専門家のチームよりも有意に優れていた。 最後に, 定性心エコー検査により治療や患者の選択が誘導される心臓臨床判断支援アプリケーションに対して, 本手法を一般化する。

関連論文リスト

• Integrating Deep Learning with Fundus and Optical Coherence Tomography for Cardiovascular Disease Prediction [47.7045293755736]
  心血管疾患(CVD)のリスクのある患者の早期発見は、効果的な予防ケア、医療負担の軽減、患者の生活の質の向上に不可欠である。 本研究は、網膜光コヒーレンス断層撮影(OCT)と眼底写真との併用による、将来の心疾患の特定の可能性を示すものである。 そこで我々は,MCVAE(Multi- Channel Variational Autoencoder)に基づく新たなバイナリ分類ネットワークを提案し,患者の眼底画像とOCT画像の潜伏埋め込みを学習し,個人を将来CVDを発症する可能性のあるものとそうでないものとの2つのグループに分類する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-18T12:37:51Z)
• Self-supervised inter-intra period-aware ECG representation learning for detecting atrial fibrillation [41.82319894067087]
  そこで本研究では,周期型ECG表現学習手法を提案する。 心房細動患者の心電図ではRR間隔の不規則性やP波の欠如を考慮し, 経時的および経時的表現のための特定の事前訓練タスクを開発する。 本手法は,発作/持続性心房細動検出のためのBTCHデータセット,textiti., 0.953/0.996におけるAUCの顕著な性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-08T10:03:52Z)
• Cardiac Copilot: Automatic Probe Guidance for Echocardiography with World Model [66.35766658717205]
  心臓の複雑な構造と重要な手術上の課題のため、経験豊富なソノグラフィーが不足している。 本稿では,リアルタイムなプローブ移動誘導が可能なCardiac Copilotシステムを提案する。 中心となるイノベーションは、心臓の空間構造を表現するためのデータ駆動の世界モデル、Cardiac Dreamerの提案である。 実世界の超音波データとそれに対応するプローブの動きを,3人のソノグラフィーによる151Kサンプル対を用いた110の定期的な臨床スキャンからトレーニングする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-19T02:42:29Z)
• Deep Learning for Automatic Strain Quantification in Arrhythmogenic Right Ventricular Cardiomyopathy [0.0]
  CMRIによる心臓運動の定量化は、不整脈性右室心筋症(ARVC)診断の不可欠な部分である。 Inlicit Neural Representations (INR) とディープラーニングを用いた心臓運動自動評価法を開発した。 以上の結果から,スライス間アライメントと超解像ボリュームの生成と,2つの心像の同時解析が相まって,登録性能が向上することが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-24T12:55:36Z)
• Echocardiogram Foundation Model -- Application 1: Estimating Ejection Fraction [2.4164193358532438]
  心エコー基礎モデルであるエコーAIを導入し,150万個の心エコーを用いて自己教師付き学習(SSL)を用いて訓練した。 我々は,EchoAIを微調整し,平均絶対パーセンテージ誤差を9.40%と評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-21T13:00:03Z)
• Digital twinning of cardiac electrophysiology models from the surface ECG: a geodesic backpropagation approach [39.36827689390718]
  逆等角問題の解法としてGeodesic-BPを提案する。 その結果,Geodesic-BPは人工心臓の活性化を高精度に再現できることが示唆された。 パーソナライズド医療への将来のシフトを考えると、Geodesic-BPは将来の心臓モデルの機能化に役立つ可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-16T14:57:12Z)
• Machine Learning-based Signal Quality Assessment for Cardiac Volume Monitoring in Electrical Impedance Tomography [0.8541111605978491]
  臨床応用では、心臓の容積シグナルは、主に臨床介入中の患者の意図的な動きや避けられない動きのために、品質が低いことが多い。 本研究の目的は、運動人工物が一過性の心臓容積信号に与える影響を評価するための信号品質指標を作成することである。 提案手法は,臨床医が患者の症状に関する混乱を最小限に抑えるために,即時警告を提供するのに有効である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-04T07:13:21Z)
• Accelerometry-based classification of circulatory states during out-of-hospital cardiac arrest [1.2109519547057512]
  心停止治療中の循環状態を自動予測する機械学習アルゴリズムを開発した。 このアルゴリズムは、ドイツのResuscitation Registryの917のケースに基づいて訓練された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-13T10:03:56Z)
• An Algorithm for the Labeling and Interactive Visualization of the Cerebrovascular System of Ischemic Strokes [59.116811751334225]
  VirtualDSA++は、CTAスキャンで脳血管ツリーをセグメンテーションし、ラベル付けするために設計されたアルゴリズムである。 閉塞血管を同定するために,脳動脈のラベル付け機構を拡張した。 本稿では,そのモデルの全ノードにおける経路の反復的体系探索という一般的な概念を紹介し,新たな対話的特徴を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-26T14:20:26Z)
• AI-enabled Assessment of Cardiac Systolic and Diastolic Function from Echocardiography [1.0082848901582044]
  左室機能(LV)は, 心疾患患者の管理, 予後, 長期生存において重要な因子である。 最近発表された心不全に関する臨床ガイドラインは、心機能の1つの尺度のみに依存することが最適であることを認めている。 近年,AIを用いた心エコー図法が進歩し,LV容積とLV放出率の自動推定に優れた結果が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-21T10:59:48Z)
• Identification of Ischemic Heart Disease by using machine learning technique based on parameters measuring Heart Rate Variability [50.591267188664666]
  本研究は,243名の非侵襲的特徴(年齢,性別,左室容積率,HRV15)を用いて,一連のANNの訓練と評価を行った。 最高の結果は、7つの入力パラメータと7つの隠れノードを使用して、トレーニングと検証データセットに対して98.9%と82%の精度で得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-29T19:14:41Z)

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。