論文の概要: Uncertainty-Aware Training for Cardiac Resynchronisation Therapy Response Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.10641v1
• Date: Wed, 22 Sep 2021 10:37:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-23 13:50:33.895110
• Title: Uncertainty-Aware Training for Cardiac Resynchronisation Therapy Response Prediction
• Title（参考訳）: 心臓再同期治療反応予測のための不確実性意識トレーニング
• Authors: Tareen Dawood, Chen Chen, Robin Andlauer, Baldeep S. Sidhu, Bram Ruijsink, Justin Gould, Bradley Porter, Mark Elliott, Vishal Mehta, C. Aldo Rinaldi, Esther Puyol-Ant\'on, Reza Razavi, Andrew P. King
• Abstract要約: 予測の不確実性の定量化は、そのような解釈可能性を提供し、信頼を促進する1つの方法である。 心臓磁気共鳴画像からの心再同期治療応答予測のためのDLモデルのデータ(アラート的)とモデル(緊急的)の不確かさを定量化する。 我々は、既存のDL画像に基づく分類モデルを再訓練し、正しい予測の信頼性を高めるために使用できる不確実性認識損失関数を予備検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.090173647095682
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Evaluation of predictive deep learning (DL) models beyond conventional performance metrics has become increasingly important for applications in sensitive environments like healthcare. Such models might have the capability to encode and analyse large sets of data but they often lack comprehensive interpretability methods, preventing clinical trust in predictive outcomes. Quantifying uncertainty of a prediction is one way to provide such interpretability and promote trust. However, relatively little attention has been paid to how to include such requirements into the training of the model. In this paper we: (i) quantify the data (aleatoric) and model (epistemic) uncertainty of a DL model for Cardiac Resynchronisation Therapy response prediction from cardiac magnetic resonance images, and (ii) propose and perform a preliminary investigation of an uncertainty-aware loss function that can be used to retrain an existing DL image-based classification model to encourage confidence in correct predictions and reduce confidence in incorrect predictions. Our initial results are promising, showing a significant increase in the (epistemic) confidence of true positive predictions, with some evidence of a reduction in false negative confidence.
• Abstract（参考訳）: 従来のパフォーマンス指標を超える予測ディープラーニング(DL)モデルの評価は、医療などのセンシティブな環境におけるアプリケーションにとってますます重要になっている。 このようなモデルには大量のデータをエンコードして分析する能力があるかも知れませんが、包括的な解釈方法が欠如しており、予測結果に対する臨床的な信頼が妨げられます。 予測の不確実性の定量化は、そのような解釈可能性を提供し、信頼を促進する1つの方法である。 しかし、そのような要件をモデルのトレーニングに組み込む方法については、比較的注意が払われていない。 本論文では, 一 心臓磁気共鳴画像からの心臓再同期治療応答予測のためのDLモデルのデータ(アラート的)とモデル(緊急的)不確かさの定量化及び 二 既存のDL画像に基づく分類モデルを再訓練し、正しい予測の信頼性を高め、誤予測の信頼性を低下させる不確実性認識損失関数を予備検討し、実施すること。 最初の結果は有望であり、正の正の予測に対する(現在)信頼が著しく増加し、偽の負の信頼が低下する証拠がいくつかある。

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