論文の概要: Evaluation of Non-Invasive Thermal Imaging for detection of Viability of Onchocerciasis worms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.12620v1
• Date: Wed, 23 Mar 2022 10:06:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-26 04:07:23.274580
• Title: Evaluation of Non-Invasive Thermal Imaging for detection of Viability of Onchocerciasis worms
• Title（参考訳）: onchocerciasis wormの生存率検出のための非侵襲熱画像の評価
• Authors: Ronak Dedhiya, Siva Teja Kakileti, Goutham Deepu, Kanchana Gopinath, Nicholas Opoku, Christopher King, and Geetha Manjunath
• Abstract要約: Onchocerciasisは、現在世界中で50万人以上の失明を引き起こしている。 侵襲的な処置がなければ、薬の有効性を測定する方法がないため、この疾患の薬物開発が損なわれる。 本稿では,非侵襲的かつ正確にワームの生存率を予測するために,サーマルイメージングを用いた機械学習を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Onchocerciasis is causing blindness in over half a million people in the world today. Drug development for the disease is crippled as there is no way of measuring effectiveness of the drug without an invasive procedure. Drug efficacy measurement through assessment of viability of onchocerca worms requires the patients to undergo nodulectomy which is invasive, expensive, time-consuming, skill-dependent, infrastructure dependent and lengthy process. In this paper, we discuss the first-ever study that proposes use of machine learning over thermal imaging to non-invasively and accurately predict the viability of worms. The key contributions of the paper are (i) a unique thermal imaging protocol along with pre-processing steps such as alignment, registration and segmentation to extract interpretable features (ii) extraction of relevant semantic features (iii) development of accurate classifiers for detecting the existence of viable worms in a nodule. When tested on a prospective test data of 30 participants with 48 palpable nodules, we achieved an Area Under the Curve (AUC) of 0.85.
• Abstract（参考訳）: Onchocerciasisは、現在世界中で50万人以上の失明を引き起こしている。 侵襲的な処置がなければ、薬の有効性を測定する方法がないため、この疾患の薬物開発が損なわれる。 onchocercaワームの生存率の評価による薬物有効性の測定は、侵襲性、高価、時間を要する、スキル依存、インフラ依存、長いプロセスである結節切除を患者に要求する。 本稿では,非侵襲的かつ正確にワームの生存率を予測するために,熱画像を用いた機械学習の利用を提案する。 論文の主な貢献は (i)解釈可能な特徴を抽出するためにアライメント、登録、セグメンテーションなどの前処理手順と共にユニークな熱イメージングプロトコル (ii)意味的特徴の抽出 (iii)結節内に生存するワームの存在を検出するための正確な分類器の開発 48個の結節を有する30人の有望な試験データを用いて実験を行ったところ、AUC(Area Under the Curve)は0.85。

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