論文の概要: Simulating time to event prediction with spatiotemporal echocardiography deep learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.02583v1
• Date: Wed, 3 Mar 2021 18:28:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-04 14:57:03.389411
• Title: Simulating time to event prediction with spatiotemporal echocardiography deep learning
• Title（参考訳）: 時空間心エコー深層学習による事象予測のシミュレーション
• Authors: Rohan Shad, Nicolas Quach, Robyn Fong, Patpilai Kasinpila, Cayley Bowles, Kate M. Callon, Michelle C. Li, Jeffrey Teuteberg, John P. Cunningham, Curtis P. Langlotz, William Hiesinger
• Abstract要約: ニューラルネットワークを用いてcox-proportional hazardsモデルを拡張することにより、時間対イベント予測の新しい手法を開発した。 専門家の注釈付き射出分数読みに基づくシミュレーションサバイバルデータセットを生成する。 シミュレーションによる生存結果のみを訓練することにより、時間的畳み込みニューラルネットワークが正確な生存推定をもたらすことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.059859769175281
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Integrating methods for time-to-event prediction with diagnostic imaging modalities is of considerable interest, as accurate estimates of survival requires accounting for censoring of individuals within the observation period. New methods for time-to-event prediction have been developed by extending the cox-proportional hazards model with neural networks. In this paper, to explore the feasibility of these methods when applied to deep learning with echocardiography videos, we utilize the Stanford EchoNet-Dynamic dataset with over 10,000 echocardiograms, and generate simulated survival datasets based on the expert annotated ejection fraction readings. By training on just the simulated survival outcomes, we show that spatiotemporal convolutional neural networks yield accurate survival estimates.
• Abstract（参考訳）: 生存率の正確な推定には観察期間内の個体の検閲を考慮しなければならないため、時刻から事象への予測と診断画像のモダリティを統合する方法は非常に興味深い。 ニューラルネットワークを用いてcox-proportional hazardsモデルを拡張することにより、時間対イベント予測の新しい手法を開発した。 本稿では,1万以上の心エコー図を有するスタンフォード・エコーネット・ダイナミックデータセットを用いて,心エコー画像を用いた深層学習におけるこれらの手法の適用可能性について検討し,専門家の注釈付き射出分数読みに基づくシミュレーションサバイバルデータセットを作成する。 シミュレーションによる生存結果のみを訓練することにより,時空間畳み込みニューラルネットワークが正確な生存推定を得られることを示す。

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