論文の概要: A multimodal method based on cross-attention and convolution for
postoperative infection diagnosis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.14142v1
- Date: Tue, 23 May 2023 15:08:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-24 15:23:21.872521
- Title: A multimodal method based on cross-attention and convolution for
postoperative infection diagnosis
- Title（参考訳）: 術後感染診断におけるクロスアテンションと畳み込みに基づくマルチモーダル法
- Authors: Xianjie Liu, Hongwei Shi
- Abstract要約: 術後感染診断は重篤な合併症であり,高い診断上の課題となっている。
X線検査は、疑わしいPJI患者の画像検査である。
本研究では,自己教師型マスク付きオートエンコーダ事前学習戦略とマルチモーダル核融合診断ネットワークMED-NVCを提案する。
- 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: Postoperative infection diagnosis is a common and serious complication that
generally poses a high diagnostic challenge. This study focuses on PJI, a type
of postoperative infection. X-ray examination is an imaging examination for
suspected PJI patients that can evaluate joint prostheses and adjacent tissues,
and detect the cause of pain. Laboratory examination data has high sensitivity
and specificity and has significant potential in PJI diagnosis. In this study,
we proposed a self-supervised masked autoencoder pre-training strategy and a
multimodal fusion diagnostic network MED-NVC, which effectively implements the
interaction between two modal features through the feature fusion network of
CrossAttention. We tested our proposed method on our collected PJI dataset and
evaluated its performance and feasibility through comparison and ablation
experiments. The results showed that our method achieved an ACC of 94.71% and
an AUC of 98.22%, which is better than the latest method and also reduces the
number of parameters. Our proposed method has the potential to provide
clinicians with a powerful tool for enhancing accuracy and efficiency.
- Abstract（参考訳）: 術後感染症の診断は一般的で重篤な合併症であり、一般に高い診断課題を引き起こす。
本研究は術後感染症の一種であるPJIに焦点を当てた。
X線検査は、関節補綴と隣接する組織を評価し、痛みの原因を検出するPJI患者の画像検査である。
検査データは感度と特異性が高く,PJI診断に有意な可能性を秘めている。
本研究では,CrossAttentionの機能融合ネットワークを通じて,2つのモーダル特徴間の相互作用を効果的に実装する,自己教師型マスク付きオートエンコーダ事前学習戦略とマルチモーダル融合診断ネットワークMED-NVCを提案する。
提案手法を収集したPJIデータセット上で検証し,比較およびアブレーション実験によりその性能と実現可能性を評価した。
その結果,accは94.71%,aucは98.22%となり,最新の手法よりも優れ,パラメータ数も減少した。
提案手法は,臨床医に精度と効率を向上させる強力なツールを提供する可能性がある。
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