Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Structural Causal Model for MR Images of Multiple Sclerosis

論文の概要: A Structural Causal Model for MR Images of Multiple Sclerosis

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.03158v1
Date: Thu, 4 Mar 2021 17:04:26 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-03-07 18:39:22.701277
Title: A Structural Causal Model for MR Images of Multiple Sclerosis
Title（参考訳）: 多発性硬化症のMR画像の構造的因果モデル
Authors: Jacob C. Reinhold, Aaron Carass, Jerry L. Prince
Abstract要約: 構造因果モデル(SCM)の推論は、脳のMR画像がどのように見えるかを示す反実像を生成します。これらの画像は病気の進行をモデル化したり、共同設立者のための制御が必要な下流の画像処理タスクに使用できる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.031015581944261
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Precision medicine involves answering counterfactual questions such as "Would this patient respond better to treatment A or treatment B?" These types of questions are causal in nature and require the tools of causal inference to be answered, e.g., with a structural causal model (SCM). In this work, we develop an SCM that models the interaction between demographic information, disease covariates, and magnetic resonance (MR) images of the brain for people with multiple sclerosis (MS). Inference in the SCM generates counterfactual images that show what an MR image of the brain would look like when demographic or disease covariates are changed. These images can be used for modeling disease progression or used for downstream image processing tasks where controlling for confounders is necessary.
Abstract（参考訳）: 精密医学は、「この患者は治療Aまたは治療Bに対してよりよく反応するだろうか? これらのタイプの質問は本質的に因果関係であり、因果推論のツール、例えば構造因果モデル(SCM)で答える必要がある。本研究では,多発性硬化症(ms)患者の脳の人口統計情報,疾患共変量,磁気共鳴(mr)画像の相互作用をモデル化するscmを開発した。 SCMの推論は、人口動態や疾患の共変量を変更すると、脳のMR画像がどのように見えるかを示す反事実画像を生成する。これらの画像は病気の進行をモデル化したり、共同設立者のための制御が必要な下流の画像処理タスクに使用できる。

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