Fugu-MT 論文翻訳(概要): OpenAPMax: Abnormal Patterns-based Model for Real-World Alzheimer's Disease Diagnosis

論文の概要: OpenAPMax: Abnormal Patterns-based Model for Real-World Alzheimer's Disease Diagnosis

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.00936v1
Date: Mon, 3 Jul 2023 11:21:09 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-07-05 13:19:46.105006
Title: OpenAPMax: Abnormal Patterns-based Model for Real-World Alzheimer's Disease Diagnosis
Title（参考訳）: openapmax : アルツハイマー病診断のための異常パターンに基づくモデル
Authors: Yunyou Huang, Xianglong Guan, Xiangjiang Lu, Xiaoshuang Liang, Xiuxia Miao, Jiyue Xie, Wenjing Liu, Li Ma, Suqin Tang, Zhifei Zhang, and Jianfeng Zhan
Abstract要約: 本稿では,アルツハイマー病の診断に対処するために,異常パターンに基づくオープンセット認識モデルOpenAPMaxを提案する。提案手法の性能を最近のオープンセット認識を用いて評価し,その結果を得た。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.316162293112738
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Alzheimer's disease (AD) cannot be reversed, but early diagnosis will significantly benefit patients' medical treatment and care. In recent works, AD diagnosis has the primary assumption that all categories are known a prior -- a closed-set classification problem, which contrasts with the open-set recognition problem. This assumption hinders the application of the model in natural clinical settings. Although many open-set recognition technologies have been proposed in other fields, they are challenging to use for AD diagnosis directly since 1) AD is a degenerative disease of the nervous system with similar symptoms at each stage, and it is difficult to distinguish from its pre-state, and 2) diversified strategies for AD diagnosis are challenging to model uniformly. In this work, inspired by the concerns of clinicians during diagnosis, we propose an open-set recognition model, OpenAPMax, based on the anomaly pattern to address AD diagnosis in real-world settings. OpenAPMax first obtains the abnormal pattern of each patient relative to each known category through statistics or a literature search, clusters the patients' abnormal pattern, and finally, uses extreme value theory (EVT) to model the distance between each patient's abnormal pattern and the center of their category and modify the classification probability. We evaluate the performance of the proposed method with recent open-set recognition, where we obtain state-of-the-art results.
Abstract（参考訳）: アルツハイマー病(AD)は逆転できないが、早期診断は患者の治療や治療に大いに役立つ。最近の研究では、AD診断はすべてのカテゴリが事前(クローズド・セットの分類問題)であることが知られているという主要な仮定を持ち、これはオープン・セットの認識問題とは対照的である。この仮定は、自然臨床におけるモデルの適用を妨げる。他の分野では多くのオープンセット認識技術が提案されているが、AD診断を直接利用するのは難しい。 1)adは神経系の変性疾患で、各段階に類似の症状があり、前の状態と区別が困難である。 2) 広告診断の多様化戦略は, 均一にモデル化することが困難である。本研究では,診断中の臨床医の関心に触発されて,実環境におけるAD診断に対処するための異常パターンに基づくオープンセット認識モデルOpenAPMaxを提案する。 OpenAPMaxはまず、統計や文献検索を通じて各患者の異常パターンを取得し、患者の異常パターンをクラスタリングし、最後に、極値理論(EVT)を用いて各患者の異常パターンとそれらのカテゴリの中心の間の距離をモデル化し、分類確率を変更する。提案手法の性能を最近のオープンセット認識を用いて評価し,その結果を得た。

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