論文の概要: Self-supervised based general laboratory progress pretrained model for cardiovascular event detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.06980v1
• Date: Mon, 13 Mar 2023 10:30:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-14 15:47:18.154446
• Title: Self-supervised based general laboratory progress pretrained model for cardiovascular event detection
• Title（参考訳）: 心血管イベント検出のための自己監督型総合検査室進歩事前訓練モデル
• Authors: Li-Chin Chen, Kuo-Hsuan Hung, Yi-Ju Tseng, Hsin-Yao Wang, Tse-Min Lu, Wei-Chieh Huang, Yu Tsao
• Abstract要約: 自己指導型学習と転帰型学習を利用して, 心臓血管実験室パラメーターの患者進行傾向を, 有意な症例から, 稀な, 特定の心血管イベント検出に移行した。 高血圧患者(まだ糖尿病ではない)を用いたGLPプレトレインモデルの事前訓練を行い,TVR(ターゲット血管再血管新生)の検出に有効であった。 提案した2段階トレーニングプロセスはSSLよりも優れており、すべてのメトリクスは以前のGLP処理よりもかなり優れていた(p 0.01)。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.31367822264174
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Regular surveillance is an indispensable aspect of managing cardiovascular disorders. Patient recruitment for rare or specific diseases is often limited due to their small patient size and episodic observations, whereas prevalent cases accumulate longitudinal data easily due to regular follow-ups. These data, however, are notorious for their irregularity, temporality, sparsity, and absenteeism. In this study, we leveraged self-supervised learning (SSL) and transfer learning to overcome the above-mentioned barriers, transferring patient progress trends in cardiovascular laboratory parameters from prevalent cases to rare or specific cardiovascular events detection. We pretrained a general laboratory progress (GLP) pretrain model using hypertension patients (who were yet to be diabetic), and transferred their laboratory progress trend to assist in detecting target vessel revascularization (TVR) in percutaneous coronary intervention patients. GLP adopted a two-stage training process that utilized interpolated data, enhancing the performance of SSL. After pretraining GLP, we fine-tuned it for TVR prediction. The proposed two-stage training process outperformed SSL. Upon processing by GLP, the classification demonstrated a marked improvement, increasing from 0.63 to 0.90 in averaged accuracy. All metrics were significantly superior (p < 0.01) to the performance of prior GLP processing. The representation displayed distinct separability independent of algorithmic mechanisms, and diverse data distribution trend. Our approach effectively transferred the progression trends of cardiovascular laboratory parameters from prevalent cases to small-numbered cases, thereby demonstrating its efficacy in aiding the risk assessment of cardiovascular events without limiting to episodic observation. The potential for extending this approach to other laboratory tests and diseases is promising.
• Abstract（参考訳）: 定期的な監視は、循環器疾患の管理に不可欠である。 稀な疾患や特定の疾患に対する患者の採用は、患者の大きさやエピソード的観察によって制限されることが多い。 しかし、これらのデータは不規則性、時間性、スパース性、欠席性で悪名高い。 本研究は, 自己教師型学習(SSL)と移動学習を利用して, 上記の障壁を克服し, 心臓血管実験室パラメータの患者進行傾向を有意な症例から, 稀な, 特定の心血管イベント検出に移行した。 高血圧症患者(まだ糖尿病患者)を用いた総合検査前トレーニングモデル(glp)をプレトレーニングし,その臨床経過を経皮的冠動脈インターベンション患者における標的血管再血管化(tvr)の検出に移管した。 GLPは補間データを利用した2段階のトレーニングプロセスを採用し、SSLの性能を高めた。 プレトレーニング後,TVR予測のために微調整を行った。 提案された2段階のトレーニングプロセスはSSLを上回った。 glpで処理すると、その分類は、平均精度で 0.63 から 0.90 に向上した。 従来のGLP処理と比較して,全ての指標が有意に優れていた(p < 0.01)。 この表現は、アルゴリズム機構と多種多様なデータ分布傾向とは無関係に、明確な分離性を示した。 本手法は, 既往例から小規模症例への循環器検査の進展傾向を効果的に伝達し, エピソード観察を伴わずに心血管イベントのリスク評価を支援する効果を示す。 このアプローチを他の検査や疾患にも拡張する可能性は有望です。

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