論文の概要: MEDIMP: Medical Images and Prompts for renal transplant representation learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.12445v1
• Date: Wed, 22 Mar 2023 10:30:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-23 14:23:39.714139
• Title: MEDIMP: Medical Images and Prompts for renal transplant representation learning
• Title（参考訳）: MEDIMP: 腎移植表現学習のための医用画像とプロンプト
• Authors: Leo Milecki, Vicky Kalogeiton, Sylvain Bodard, Dany Anglicheau, Jean-Michel Correas, Marc-Olivier Timsit, Maria Vakalopoulou
• Abstract要約: 医療画像は、臨床における腎移植モニタリングにおいて重要な役割を担っている。 MEDIMP -- Medical Images and Prompts -- 腎移植DCE MRIの有意義なマルチモーダル表現を学習するためのモデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.377239465814404
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Renal transplantation emerges as the most effective solution for end-stage renal disease. Occurring from complex causes, a substantial risk of transplant chronic dysfunction persists and may lead to graft loss. Medical imaging plays a substantial role in renal transplant monitoring in clinical practice. However, graft supervision is multi-disciplinary, notably joining nephrology, urology, and radiology, while identifying robust biomarkers from such high-dimensional and complex data for prognosis is challenging. In this work, taking inspiration from the recent success of Large Language Models (LLMs), we propose MEDIMP -- Medical Images and Prompts -- a model to learn meaningful multi-modal representations of renal transplant Dynamic Contrast-Enhanced Magnetic Resonance Imaging (DCE MRI) by incorporating structural clinicobiological data after translating them into text prompts. MEDIMP is based on contrastive learning from joint text-image paired embeddings to perform this challenging task. Moreover, we propose a framework that generates medical prompts using automatic textual data augmentations from LLMs. Our goal is to learn meaningful manifolds of renal transplant DCE MRI, interesting for the prognosis of the transplant or patient status (2, 3, and 4 years after the transplant), fully exploiting the available multi-modal data in the most efficient way. Extensive experiments and comparisons with other renal transplant representation learning methods with limited data prove the effectiveness of MEDIMP in a relevant clinical setting, giving new directions toward medical prompts. Our code is available at https://github.com/leomlck/MEDIMP.
• Abstract（参考訳）: 腎移植は末期腎疾患の最も有効な解決策として出現する。 複雑な原因から発生し、慢性的な機能不全のかなりのリスクが持続し、移植片が失われる可能性がある。 医療画像は、臨床における腎移植モニタリングにおいて重要な役割を果たす。 しかし, 移植管理は, 腎学, 尿学, 放射線学の分野において多分野にまたがっており, このような高次元・複雑な診断データから堅牢なバイオマーカーを同定することは困難である。 本研究では,近年の大規模言語モデル(llms)の成功から着想を得て,腎移植におけるダイナミックコントラスト強調mri(dce mri)の有意義なマルチモーダル表現を学習するためのモデルであるmedimp -- 医療画像とプロンプト -- を提案する。 MEDIMPは、この困難なタスクを実行するために、ジョイントテキストイメージのペア埋め込みから対照的な学習に基づいている。 さらに,LSMから自動テキストデータ拡張を用いて医療用プロンプトを生成するフレームワークを提案する。 本研究の目的は, 腎移植後2年, 3年, 4年経過した患者の予後に興味深い, 利用可能なマルチモーダルデータを最も効率的に活用する, 腎移植dcemriの有意義な多様体を探索することである。 広範にわたる実験と、限られたデータによる他の腎移植表現学習法との比較は、関連する臨床環境におけるmedimpの有効性を証明し、医学的プロンプトへの新しい方向性を与える。 私たちのコードはhttps://github.com/leomlck/MEDIMPで利用可能です。

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