Fugu-MT 論文翻訳(概要): Pseudo-domains in imaging data improve prediction of future disease status in multi-center studies

論文の概要: Pseudo-domains in imaging data improve prediction of future disease status in multi-center studies

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.07634v1
Date: Mon, 15 Nov 2021 09:40:54 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-11-16 14:52:39.922486
Title: Pseudo-domains in imaging data improve prediction of future disease status in multi-center studies
Title（参考訳）: 画像データの擬似ドメインは、多施設研究における将来の疾患の予測を改善する
Authors: Matthias Perkonigg, Peter Mesenbrink, Alexander Goehler, Miljen Martic, Ahmed Ba-Ssalamah, Georg Langs
Abstract要約: 本研究では,多数の異なるスキャンサイトと,各サイト毎のサンプル数に対処可能な予測手法を提案する。以上の結果より,初診後48週,12週間の肝疾患経過観察の結果から,聴力低下の予測精度が向上した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 57.712855968194305
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In multi-center randomized clinical trials imaging data can be diverse due to acquisition technology or scanning protocols. Models predicting future outcome of patients are impaired by this data heterogeneity. Here, we propose a prediction method that can cope with a high number of different scanning sites and a low number of samples per site. We cluster sites into pseudo-domains based on visual appearance of scans, and train pseudo-domain specific models. Results show that they improve the prediction accuracy for steatosis after 48 weeks from imaging data acquired at an initial visit and 12-weeks follow-up in liver disease
Abstract（参考訳）: 多施設のランダム化臨床試験では、取得技術やスキャンプロトコルによって画像データが多様である。このデータの不均一性により、患者の将来の予後を予測するモデルが障害となる。そこで本研究では,多数の異なるスキャンサイトと,各サイト毎のサンプル数に対処可能な予測手法を提案する。サイトをスキャンの視覚的外観に基づいて擬似ドメインにクラスタリングし、擬似ドメイン固有モデルを訓練する。初診時の画像データと12週間の肝疾患追跡データから,48週後の脂肪症予測精度の改善が示唆された。

関連論文リスト

Few-shot learning for COVID-19 Chest X-Ray Classification with Imbalanced Data: An Inter vs. Intra Domain Study [49.5374512525016]
医療画像データセットは、コンピュータ支援診断、治療計画、医学研究に使用される訓練モデルに不可欠である。データ分散のばらつき、データの不足、ジェネリックイメージから事前トレーニングされたモデルを使用する場合の転送学習の問題などである。本稿では,データ不足と分散不均衡の影響を軽減するために,一連の手法を統合したシームズニューラルネットワークに基づく手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-01-18T16:59:27Z)
Treatment Outcome Prediction for Intracerebral Hemorrhage via Generative Prognostic Model with Imaging and Tabular Data [18.87414111429906]
脳内出血は2番目に一般的で致命的な脳梗塞である。医学的進歩にもかかわらず、ICHの治療効果を予測することは依然として課題である。モデルは、非ランダム化制御試験から収集された観測データに基づいて訓練される。
論文参考訳（メタデータ） (2023-07-24T14:57:40Z)
Realistic Data Enrichment for Robust Image Segmentation in Histopathology [2.248423960136122]
拡散モデルに基づく新しい手法を提案し、不均衡なデータセットを、表現不足なグループから有意な例で拡張する。本手法は,限定的な臨床データセットを拡張して,機械学習パイプラインのトレーニングに適したものにする。
論文参考訳（メタデータ） (2023-04-19T09:52:50Z)
Multi-Label Retinal Disease Classification using Transformers [0.0]
新たな多ラベル網膜疾患データセットである MuReD が構築され、眼底疾患分類のために公開されているデータセットが多数使用されている。広範な実験によって最適化されたトランスフォーマーベースのモデルは、画像解析と意思決定に使用される。この手法は, 疾患検出と疾患分類のためのAUCスコアの7.9%と8.1%の精度で, 同じ課題における最先端の作業よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (2022-07-05T22:06:52Z)
Deep Co-Attention Network for Multi-View Subspace Learning [73.3450258002607]
マルチビューサブスペース学習のための深層コアテンションネットワークを提案する。共通情報と相補情報の両方を敵意で抽出することを目的としている。特に、新しいクロス再構成損失を使用し、ラベル情報を利用して潜在表現の構築を誘導する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-02-15T18:46:44Z)
Edge-variational Graph Convolutional Networks for Uncertainty-aware Disease Prediction [7.6146285961466]
本研究では、画像データと非画像データを自動的に統合し、不確実性を考慮した疾患予測を行うための一般化可能なフレームワークを提案する。 4つのデータベースを用いた実験結果から,自閉症スペクトラム障害,アルツハイマー病,眼疾患の診断精度を一貫して改善できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (2020-09-06T15:53:17Z)
Select-ProtoNet: Learning to Select for Few-Shot Disease Subtype Prediction [55.94378672172967]
本研究は, 類似患者のサブグループを同定し, 数発の疾患のサブタイプ予測問題に焦点を当てた。新しいモデルを開発するためにメタラーニング技術を導入し、関連する臨床課題から共通の経験や知識を抽出する。我々の新しいモデルは、単純だが効果的なメタ学習マシンであるPrototypeal Networkと呼ばれる、慎重に設計されたメタラーナーに基づいて構築されている。
論文参考訳（メタデータ） (2020-09-02T02:50:30Z)
Improved Slice-wise Tumour Detection in Brain MRIs by Computing Dissimilarities between Latent Representations [68.8204255655161]
磁気共鳴画像(MRI)の異常検出は教師なし手法で行うことができる。本研究では,変分オートエンコーダの潜伏空間における相似関数の計算に基づいて,腫瘍検出のためのスライスワイズ半教師法を提案する。本研究では,高解像度画像上でのモデルをトレーニングし,再現の質を向上させることにより,異なるベースラインに匹敵する結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2020-07-24T14:02:09Z)
Trajectories, bifurcations and pseudotime in large clinical datasets: applications to myocardial infarction and diabetes data [94.37521840642141]
混合データ型と欠落値を特徴とする大規模臨床データセット分析のための半教師付き方法論を提案する。この手法は、次元の減少、データの可視化、クラスタリング、特徴の選択と、部分的に順序付けられた観測列における測地距離(擬時)の定量化のタスクを同時に扱うことのできる弾性主グラフの適用に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (2020-07-07T21:04:55Z)
Progressive Adversarial Semantic Segmentation [11.323677925193438]
深い畳み込みニューラルネットワークは、完全な監視が与えられた場合、非常によく機能する。画像解析タスクのための完全教師付きモデルの成功は、大量のラベル付きデータの入手に限られる。本稿では,新しい医用画像分割モデル,Progressive Adrial Semantic(PASS)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-05-08T22:48:00Z)

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。