論文の概要: Artificial Intelligence Model for Tumoral Clinical Decision Support
Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.03701v2
- Date: Fri, 16 Feb 2024 13:14:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-19 21:18:01.572684
- Title: Artificial Intelligence Model for Tumoral Clinical Decision Support
Systems
- Title(参考訳): 腫瘍臨床判断支援システムのための人工知能モデル
- Authors: Guillermo Iglesias, Edgar Talavera, Jes\'us Troya Garc\`ia, Alberto
D\'iaz-\'Alvarez, Miguel Grac\'ia-Remesal
- Abstract要約: 脳腫瘍評価における比較診断は、新しい患者を評価する際に、医療センターの利用可能な情報を用いて類似の症例を比較することができる。
人工知能モデルを活用することで、提案システムは、与えられたクエリに対して最も類似した脳腫瘍を検索することができる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Comparative diagnostic in brain tumor evaluation makes possible to use the
available information of a medical center to compare similar cases when a new
patient is evaluated. By leveraging Artificial Intelligence models, the
proposed system is able of retrieving the most similar cases of brain tumors
for a given query. The primary objective is to enhance the diagnostic process
by generating more accurate representations of medical images, with a
particular focus on patient-specific normal features and pathologies. A key
distinction from previous models lies in its ability to produce enriched image
descriptors solely from binary information, eliminating the need for costly and
difficult to obtain tumor segmentation.
The proposed model uses Artificial Intelligence to detect patient features to
recommend the most similar cases from a database. The system not only suggests
similar cases but also balances the representation of healthy and abnormal
features in its design. This not only encourages the generalization of its use
but also aids clinicians in their decision-making processes. This
generalization makes possible for future research in different medical
diagnosis areas with almost not any change in the system.
We conducted a comparative analysis of our approach in relation to similar
studies. The proposed architecture obtains a Dice coefficient of 0.474 in both
tumoral and healthy regions of the patients, which outperforms previous
literature. Our proposed model excels at extracting and combining anatomical
and pathological features from brain scans, achieving state-of-the-art results
while relying on less expensive label information. This substantially reduces
the overall cost of the training process. Our findings highlight the
significant potential for improving the efficiency and accuracy of comparative
diagnostics and the treatment of tumoral pathologies.
- Abstract(参考訳): 脳腫瘍評価における比較診断は、新しい患者を評価する際に、医療センターの利用可能な情報を用いて類似の症例を比較することができる。
人工知能モデルを活用することで、提案システムは与えられたクエリに対して最も類似した脳腫瘍を検索することができる。
主な目的は、患者特有の正常な特徴と病理に焦点をあてて、医療画像のより正確な表現を生成することによって、診断プロセスを強化することである。
以前のモデルとの重要な違いは、バイナリ情報のみからリッチな画像記述子を生成する能力であり、コストがかかり、腫瘍のセグメンテーションを得るのが困難である。
提案したモデルは、人工知能を使用して患者の特徴を検出し、データベースから最も類似したケースを推奨する。
このシステムは類似した事例を示唆するだけでなく、その設計における健全な特徴と異常な特徴の表現のバランスをとる。
これは、その使用の一般化を促進するだけでなく、臨床医の意思決定プロセスを支援する。
この一般化は、システムにほとんど変化がない異なる診断領域における将来の研究を可能にする。
我々は類似研究に関連してアプローチの比較分析を行った。
提案アーキテクチャでは, 腫瘍および健常領域のDice係数が0.474であり, 過去の文献より優れていた。
提案モデルは,脳スキャンから解剖学的特徴と病理学的特徴を抽出,組み合わせることに優れ,安価なラベル情報に依存しつつ最先端の結果を得る。
これにより、トレーニングプロセス全体のコストが大幅に削減される。
以上より, 比較診断の効率と正確性, 腫瘍病理の治療法が向上する可能性が示唆された。
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