論文の概要: Data Harmonisation for Information Fusion in Digital Healthcare: A
State-of-the-Art Systematic Review, Meta-Analysis and Future Research
Directions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.06505v1
- Date: Mon, 17 Jan 2022 16:30:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-01-19 13:27:40.806193
- Title: Data Harmonisation for Information Fusion in Digital Healthcare: A
State-of-the-Art Systematic Review, Meta-Analysis and Future Research
Directions
- Title（参考訳）: デジタル医療における情報融合のためのデータ調和--システムレビュー,メタ分析,将来研究の方向性
- Authors: Yang Nan, Javier Del Ser, Simon Walsh, Carola Sch\"onlieb, Michael
Roberts, Ian Selby, Kit Howard, John Owen, Jon Neville, Julien Guiot, Benoit
Ernst, Ana Pastor, Angel Alberich-Bayarri, Marion I. Menzel, Sean Walsh, Wim
Vos, Nina Flerin, Jean-Paul Charbonnier, Eva van Rikxoort, Avishek
Chatterjee, Henry Woodruff, Philippe Lambin, Leonor Cerd\'a-Alberich, Luis
Mart\'i-Bonmat\'i, Francisco Herrera, Guang Yang
- Abstract要約: 本研究は,デジタル医療分野におけるマルチモーダルデータに対する計算データ調和手法を要約することを目的とする。
それは、異なる理論に基づく調和戦略と評価指標を含んでいる。
データ調和研究の一般的な実践を要約した総合的なチェックリストを提案し,研究成果をより効果的に報告するよう指導した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.048911592775159
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Removing the bias and variance of multicentre data has always been a
challenge in large scale digital healthcare studies, which requires the ability
to integrate clinical features extracted from data acquired by different
scanners and protocols to improve stability and robustness. Previous studies
have described various computational approaches to fuse single modality
multicentre datasets. However, these surveys rarely focused on evaluation
metrics and lacked a checklist for computational data harmonisation studies. In
this systematic review, we summarise the computational data harmonisation
approaches for multi-modality data in the digital healthcare field, including
harmonisation strategies and evaluation metrics based on different theories. In
addition, a comprehensive checklist that summarises common practices for data
harmonisation studies is proposed to guide researchers to report their research
findings more effectively. Last but not least, flowcharts presenting possible
ways for methodology and metric selection are proposed and the limitations of
different methods have been surveyed for future research.
- Abstract（参考訳）: さまざまなスキャナーとプロトコルによって取得されたデータから抽出された臨床機能を統合することで、安定性と堅牢性を改善する必要がある。
以前の研究では、単一モダリティのマルチセンタデータセットを融合する様々な計算手法が記述されている。
しかし、これらの調査は評価メトリクスにほとんど焦点を合わせず、計算データ調和研究のチェックリストを欠いていた。
本稿では,デジタル医療分野におけるマルチモダリティデータの計算データ調和手法について概説する。
また,データ調和研究の共通実践を要約した総合的なチェックリストを提案し,研究成果をより効果的に報告するよう指導した。
最後に,方法論と計量選択の可能な方法を示すフローチャートを提案し,今後の研究のために様々な手法の限界を調査した。
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