論文の概要: Novel Pipeline for Diagnosing Acute Lymphoblastic Leukemia Sensitive to Related Biomarkers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.04014v2
• Date: Tue, 11 Jul 2023 11:16:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-12 17:40:49.550903
• Title: Novel Pipeline for Diagnosing Acute Lymphoblastic Leukemia Sensitive to Related Biomarkers
• Title（参考訳）: 関連バイオマーカー感受性急性リンパ性白血病の新しい診断パイプライン
• Authors: Amirhossein Askari-Farsangi, Ali Sharifi-Zarchi, Mohammad Hossein Rohban
• Abstract要約: 急性リンパ芽球性白血病(ALL)は小児の血液型で最も多い。 これらの患者の血液スミア画像を調べることは、専門医がこの病気を診断するために使う方法の1つである。 深層学習に基づく手法は医学分野に多くの応用がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Acute Lymphoblastic Leukemia (ALL) is one of the most common types of childhood blood cancer. The quick start of the treatment process is critical to saving the patient's life, and for this reason, early diagnosis of this disease is essential. Examining the blood smear images of these patients is one of the methods used by expert doctors to diagnose this disease. Deep learning-based methods have numerous applications in medical fields, as they have significantly advanced in recent years. ALL diagnosis is not an exception in this field, and several machine learning-based methods for this problem have been proposed. In previous methods, high diagnostic accuracy was reported, but our work showed that this alone is not sufficient, as it can lead to models taking shortcuts and not making meaningful decisions. This issue arises due to the small size of medical training datasets. To address this, we constrained our model to follow a pipeline inspired by experts' work. We also demonstrated that, since a judgement based on only one image is insufficient, redefining the problem as a multiple-instance learning problem is necessary for achieving a practical result. Our model is the first to provide a solution to this problem in a multiple-instance learning setup. We introduced a novel pipeline for diagnosing ALL that approximates the process used by hematologists, is sensitive to disease biomarkers, and achieves an accuracy of 96.15%, an F1-score of 94.24%, a sensitivity of 97.56%, and a specificity of 90.91% on ALL IDB 1. Our method was further evaluated on an out-of-distribution dataset, which posed a challenging test and had acceptable performance. Notably, our model was trained on a relatively small dataset, highlighting the potential for our approach to be applied to other medical datasets with limited data availability.
• Abstract（参考訳）: 急性リンパ芽球性白血病(ALL)は小児の血液型で最も多い。 治療プロセスの早期開始は、患者の命を救えるために重要であり、そのため、この疾患の早期診断が不可欠である。 これらの患者の血液スミア画像を調べることは、専門医がこの病気を診断するために使う方法の1つである。 深層学習に基づく手法は医学分野に多くの応用があり、近年大きく進歩している。 この分野ではall診断は例外ではなく、この問題に対する機械学習に基づくいくつかの手法が提案されている。 従来の方法では高い診断精度が報告されていたが,本研究は,ショートカットを行うモデルが意味のある決定を下さないため,これだけでは不十分であることを示した。 この問題は、医療訓練データセットが小さいためである。 これを解決するために、私たちはモデルを専門家の作業にインスパイアされたパイプラインに従うように制約しました。 また,1つの画像のみに基づく判断が不十分であるため,現実的な結果を得るためには,マルチインスタンス学習問題として問題を再定義する必要があることを示した。 私たちのモデルは、マルチインスタンス学習セットアップでこの問題に対するソリューションを提供する最初のモデルです。 我々は、血液学者が使用するプロセスに近似し、疾患バイオマーカーに敏感であり、96.15%の精度、F1スコア94.24%の感度、97.56%の感度、ALL IDB 1の90.91%の特異性を実現する新しいall診断パイプラインを導入した。 提案手法は, 難解なテストを行い, 許容できる性能を持つ分散型データセット上でさらに評価された。 特に、私たちのモデルは比較的小さなデータセットでトレーニングされており、データ可用性が制限された他の医療データセットにアプローチを適用する可能性を強調しています。

関連論文リスト

• A Multimodal Approach to The Detection and Classification of Skin Diseases [0.5755004576310334]
  多くの疾患は、皮膚に多くの身体症状があるとしても、未診断で未治療のまま残されている。 AIの台頭により、自己診断と疾患認識の改善がこれまで以上に有望になった。 本研究は、皮膚疾患分類のための画像およびテキストを介して、容易に利用でき、容易にアクセス可能な患者情報を含む。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-21T05:27:42Z)
• Gait Patterns as Biomarkers: A Video-Based Approach for Classifying Scoliosis [10.335383345968966]
  スコリオーシスは、特に青年期において重要な診断上の課題を呈する。 従来の診断と追跡方法は、臨床専門知識と放射線曝露のリスクのために限界に直面している。 歩行分析を用いた新しいビデオベース非侵襲的スコリオーシス分類法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-08T08:29:02Z)
• Optimizing Skin Lesion Classification via Multimodal Data and Auxiliary Task Integration [54.76511683427566]
  本研究は, スマートフォンで撮影した画像と本質的な臨床および人口統計情報を統合することで, 皮膚病変を分類する新しいマルチモーダル手法を提案する。 この手法の特徴は、超高解像度画像予測に焦点を当てた補助的なタスクの統合である。 PAD-UFES20データセットを用いて,様々なディープラーニングアーキテクチャを用いて実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-16T05:16:20Z)
• Advancing Diagnostic Precision: Leveraging Machine Learning Techniques for Accurate Detection of Covid-19, Pneumonia, and Tuberculosis in Chest X-Ray Images [0.0]
  新型コロナウイルス、結核(TB)、肺炎などの肺疾患は、依然として深刻な世界的な健康上の問題となっている。 救急医療と科学者は、早期の新型コロナウイルス(COVID-19)の診断に信頼性と正確なアプローチを作成するために、集中的に取り組んでいる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-09T18:38:49Z)
• Deep Reinforcement Learning Framework for Thoracic Diseases Classification via Prior Knowledge Guidance [49.87607548975686]
  関連疾患に対するラベル付きデータの不足は、正確な診断にとって大きな課題となる。 本稿では,診断エージェントの学習を指導するための事前知識を導入する,新しい深層強化学習フレームワークを提案する。 提案手法の性能はNIHX-ray 14とCheXpertデータセットを用いて実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-02T01:46:31Z)
• NeuralSympCheck: A Symptom Checking and Disease Diagnostic Neural Model with Logic Regularization [59.15047491202254]
  症状検査システムは、患者に症状を問い合わせ、迅速で手頃な価格の医療評価を行う。 本稿では,論理正則化を用いたニューラルネットワークの教師付き学習に基づく新しい手法を提案する。 以上の結果から,本手法は診断回数や症状が大きい場合の診断精度において,最も優れた方法であることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-02T07:57:17Z)
• Practical Challenges in Differentially-Private Federated Survival Analysis of Medical Data [57.19441629270029]
  本稿では,ニューラルネットワークの本質的特性を活用し,生存分析モデルの訓練過程を関連づける。 小さな医療データセットと少数のデータセンターの現実的な設定では、このノイズはモデルを収束させるのが難しくなります。 DPFed-post は,私的フェデレート学習方式に後処理の段階を追加する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-08T10:03:24Z)
• Efficient Symptom Inquiring and Diagnosis via Adaptive Alignment of Reinforcement Learning and Classification [0.6415701940560564]
  そこで本研究では,それぞれに強化学習課題と分類課題として定式化された症状検索と疾患診断を併用した医学的自動診断法を提案する。 我々はMedlinePlus知識ベースから抽出された新しいデータセットを作成し、より多くの病気とより完全な症状情報を含む。 実験結果から,本手法は異なるデータセット上での3つの最新手法よりも優れていることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-01T11:25:42Z)
• Select-ProtoNet: Learning to Select for Few-Shot Disease Subtype Prediction [55.94378672172967]
  本研究は, 類似患者のサブグループを同定し, 数発の疾患のサブタイプ予測問題に焦点を当てた。 新しいモデルを開発するためにメタラーニング技術を導入し、関連する臨床課題から共通の経験や知識を抽出する。 我々の新しいモデルは、単純だが効果的なメタ学習マシンであるPrototypeal Networkと呼ばれる、慎重に設計されたメタラーナーに基づいて構築されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-02T02:50:30Z)
• Predicting Clinical Diagnosis from Patients Electronic Health Records Using BERT-based Neural Networks [62.9447303059342]
  医療コミュニティにおけるこの問題の重要性を示す。 本稿では,変換器 (BERT) モデルによる2方向表現の分類順序の変更について述べる。 約400万人のユニークな患者訪問からなる、大規模なロシアのEHRデータセットを使用します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-15T09:22:55Z)
• Application of Machine Learning to Predict the Risk of Alzheimer's Disease: An Accurate and Practical Solution for Early Diagnostics [1.1470070927586016]
  アルツハイマー病(AD)は500万人以上のアメリカ人の認知能力を悪化させ、医療システムに多大な負担をかけている。 本稿では,医療画像のない,臨床訪問や検査の少ないAD開発のための機械学習予測モデルを提案する。 本モデルは,2つの顕著な研究結果から,人口統計,バイオマーカー,認知テストデータを用いて訓練し,検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-02T14:52:51Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。