論文の概要: HGT: A Hierarchical GCN-Based Transformer for Multimodal Periprosthetic Joint Infection Diagnosis Using CT Images and Text

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.18022v2
• Date: Sat, 15 Jul 2023 14:55:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-18 22:10:22.928878
• Title: HGT: A Hierarchical GCN-Based Transformer for Multimodal Periprosthetic Joint Infection Diagnosis Using CT Images and Text
• Title（参考訳）: HGT:CT画像とテキストを用いた多指間関節感染症診断のための階層型GCNトランス
• Authors: Ruiyang Li, Fujun Yang, Xianjie Liu and Hongwei Shi
• Abstract要約: 補綴関節感染症(PJI)は重篤な合併症である。 現在,CT画像とPJIの数値テキストデータを組み合わせた統一診断基準が確立されていない。 本研究では,ディープラーニングとマルチモーダル技術に基づく診断手法であるHGTを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Prosthetic Joint Infection (PJI) is a prevalent and severe complication characterized by high diagnostic challenges. Currently, a unified diagnostic standard incorporating both computed tomography (CT) images and numerical text data for PJI remains unestablished, owing to the substantial noise in CT images and the disparity in data volume between CT images and text data. This study introduces a diagnostic method, HGT, based on deep learning and multimodal techniques. It effectively merges features from CT scan images and patients' numerical text data via a Unidirectional Selective Attention (USA) mechanism and a graph convolutional network (GCN)-based feature fusion network. We evaluated the proposed method on a custom-built multimodal PJI dataset, assessing its performance through ablation experiments and interpretability evaluations. Our method achieved an accuracy (ACC) of 91.4\% and an area under the curve (AUC) of 95.9\%, outperforming recent multimodal approaches by 2.9\% in ACC and 2.2\% in AUC, with a parameter count of only 68M. Notably, the interpretability results highlighted our model's strong focus and localization capabilities at lesion sites. This proposed method could provide clinicians with additional diagnostic tools to enhance accuracy and efficiency in clinical practice.
• Abstract（参考訳）: 補綴関節感染症 (pji) は, 高い診断難易度を特徴とする重篤な合併症である。 現在,ct画像のノイズが大きいことと,ct画像とテキストデータとの間のデータ量差があるため,ct画像とpjiの数値テキストデータを組み合わせた統一診断基準が確立されていない。 本研究では,ディープラーニングとマルチモーダル技術に基づく診断手法であるHGTを紹介する。 片方向選択注意(USA)機構とグラフ畳み込みネットワーク(GCN)ベースの機能融合ネットワークを介して、CTスキャン画像と患者の数値テキストデータとを効果的に融合する。 提案手法をカスタマイズしたマルチモーダルPJIデータセット上で評価し,アブレーション実験と解釈可能性評価により評価した。 提案手法は,91.4\%の精度(ACC)と95.9\%の曲線下面積(AUC)を達成し,最近のマルチモーダルアプローチをACC2.9\%,AUC2.2\%で上回り,パラメータ数は68Mに留まった。 特に, 解釈可能性の結果は, 病変部位におけるモデルの強い焦点と局所化能力を強調した。 提案手法は臨床医に,臨床実践の正確性と効率を高めるための追加診断ツールを提供する。

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