論文の概要: A Novel Ontology-guided Attribute Partitioning Ensemble Learning Model for Early Prediction of Cognitive Deficits using Quantitative Structural MRI in Very Preterm Infants

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.04134v1
• Date: Tue, 8 Feb 2022 20:26:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-10 15:42:45.508034
• Title: A Novel Ontology-guided Attribute Partitioning Ensemble Learning Model for Early Prediction of Cognitive Deficits using Quantitative Structural MRI in Very Preterm Infants
• Title（参考訳）: 幼児期における定量的構造MRIを用いた認知障害早期予測のためのオントロジー誘導属性分割学習モデル
• Authors: Zhiyuan Li, Hailong Li, Adebayo Braimah, Jonathan R. Dillman, Nehal A.Parikh, Lili He
• Abstract要約: 脳の成熟と幾何学的特徴は、後の神経発達障害を予測する機械学習モデルで利用することができる。 我々は,OAPアンサンブル学習(OAP-EL)と呼ばれるアンサンブル学習フレームワークを開発した。 OAP-ELを用いて2歳児の認知障害を定量的な脳成熟度と形態的特徴を用いて予測した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.731292216299279
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Structural magnetic resonance imaging studies have shown that brain anatomical abnormalities are associated with cognitive deficits in preterm infants. Brain maturation and geometric features can be used with machine learning models for predicting later neurodevelopmental deficits. However, traditional machine learning models would suffer from a large feature-to-instance ratio (i.e., a large number of features but a small number of instances/samples). Ensemble learning is a paradigm that strategically generates and integrates a library of machine learning classifiers and has been successfully used on a wide variety of predictive modeling problems to boost model performance. Attribute (i.e., feature) bagging method is the most commonly used feature partitioning scheme, which randomly and repeatedly draws feature subsets from the entire feature set. Although attribute bagging method can effectively reduce feature dimensionality to handle the large feature-to-instance ratio, it lacks consideration of domain knowledge and latent relationship among features. In this study, we proposed a novel Ontology-guided Attribute Partitioning (OAP) method to better draw feature subsets by considering domain-specific relationship among features. With the better partitioned feature subsets, we developed an ensemble learning framework, which is referred to as OAP Ensemble Learning (OAP-EL). We applied the OAP-EL to predict cognitive deficits at 2 year of age using quantitative brain maturation and geometric features obtained at term equivalent age in very preterm infants. We demonstrated that the proposed OAP-EL approach significantly outperformed the peer ensemble learning and traditional machine learning approaches.
• Abstract（参考訳）: 構造磁気共鳴画像による研究により、脳の解剖学的異常は早産児の認知障害と関連していることが示された。 脳の成熟と幾何学的特徴は、後の神経発達障害を予測する機械学習モデルで利用することができる。 しかし、従来の機械学習モデルは、大きな機能対インスタンス比(つまり、多数の機能を持つが、少数のインスタンス/サンプル)に悩まされる。 アンサンブル学習は、機械学習分類器のライブラリを戦略的に生成し統合するパラダイムであり、モデル性能を向上させるために様々な予測モデリング問題でうまく使われている。 属性(すなわち、機能)バッキングメソッドは、機能セット全体から機能サブセットをランダムに繰り返し引き出す、最も一般的に使用される機能分割スキームである。 属性バッジ法は,大きな特徴量比を扱うために,特徴次元を効果的に削減できるが,ドメイン知識や特徴間の潜伏関係は考慮されていない。 本研究では,機能間のドメイン固有の関係を考慮し,特徴部分集合を描画する新しいオントロジー誘導属性分割(oap)法を提案する。 より分割された機能サブセットを用いて,OAPアンサンブル学習(OAP-EL)と呼ばれるアンサンブル学習フレームワークを開発した。 本研究は,超早産児の定量的脳成熟度と短期同年齢時の幾何学的特徴を用いて,2歳児の認知障害の予測にoap-elを適用した。 我々は,提案手法がピアアンサンブル学習や従来の機械学習手法を大きく上回ることを示した。

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