論文の概要: Multi-modal Learning based Prediction for Disease
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.09823v1
- Date: Wed, 19 Jul 2023 08:21:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-20 14:59:47.707125
- Title: Multi-modal Learning based Prediction for Disease
- Title（参考訳）: マルチモーダル学習による疾患の予測
- Authors: Yaran Chen and Xueyu Chen and Yu Han and Haoran Li and Dongbin Zhao
and Jingzhong Li and Xu Wang
- Abstract要約: 非アルコール性脂肪肝疾患(NAFLD)は慢性肝疾患の最も一般的な原因であり、進行性線維症や肝硬変を防ぐために正確に予測できる。
本稿では,包括的臨床データセット(FLDData)とマルチモーダル学習に基づくNAFLD予測手法(DeepFLD)を組み合わせたNAFLD診断システム(DeepFLDDiag)を提案する。
提案されているDeepFLDは、メタデータや顔画像を含むマルチモーダル入力を使用してNAFLDを予測するように設計されたディープニューラルネットワークモデルである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.306495902841903
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Non alcoholic fatty liver disease (NAFLD) is the most common cause of chronic
liver disease, which can be predicted accurately to prevent advanced fibrosis
and cirrhosis. While, a liver biopsy, the gold standard for NAFLD diagnosis, is
invasive, expensive, and prone to sampling errors. Therefore, non-invasive
studies are extremely promising, yet they are still in their infancy due to the
lack of comprehensive research data and intelligent methods for multi-modal
data. This paper proposes a NAFLD diagnosis system (DeepFLDDiag) combining a
comprehensive clinical dataset (FLDData) and a multi-modal learning based NAFLD
prediction method (DeepFLD). The dataset includes over 6000 participants
physical examinations, laboratory and imaging studies, extensive
questionnaires, and facial images of partial participants, which is
comprehensive and valuable for clinical studies. From the dataset, we
quantitatively analyze and select clinical metadata that most contribute to
NAFLD prediction. Furthermore, the proposed DeepFLD, a deep neural network
model designed to predict NAFLD using multi-modal input, including metadata and
facial images, outperforms the approach that only uses metadata. Satisfactory
performance is also verified on other unseen datasets. Inspiringly, DeepFLD can
achieve competitive results using only facial images as input rather than
metadata, paving the way for a more robust and simpler non-invasive NAFLD
diagnosis.
- Abstract（参考訳）: 非アルコール性脂肪肝疾患(NAFLD)は慢性肝疾患の最も一般的な原因であり、進行性線維症や肝硬変を防ぐために正確に予測できる。
一方、NAFLD診断のための金の基準である肝生検は、侵襲的で高価であり、エラーをサンプリングする傾向がある。
したがって、非侵襲的な研究は非常に有望であるが、総合的な研究データやマルチモーダルデータのインテリジェントな方法が欠如しているため、まだ幼年期にある。
本稿では,包括的臨床データセット(FLDData)とマルチモーダル学習に基づくNAFLD予測手法(DeepFLD)を組み合わせたNAFLD診断システム(DeepFLDDiag)を提案する。
このデータセットには、6000人以上の被験者の身体検査、実験室および画像研究、広範囲なアンケート、部分的な参加者の顔面画像が含まれており、臨床研究に包括的かつ価値のあるものである。
このデータセットから,NAFLD予測に最も寄与する臨床メタデータを定量的に分析し,選択する。
さらに、メタデータと顔画像を含むマルチモーダル入力を使用してNAFLDを予測するように設計されたディープニューラルネットワークモデルであるDeepFLDは、メタデータのみを使用するアプローチよりも優れている。
他の見えないデータセットでも満足度のパフォーマンスが検証される。
deepfldは、メタデータではなく入力として顔画像のみを使用することで、より堅牢でより簡単な非侵襲的なnafld診断への道を開くことができる。
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