Fugu-MT 論文翻訳(概要): EvoCLINICAL: Evolving Cyber-Cyber Digital Twin with Active Transfer Learning for Automated Cancer Registry System

論文の概要: EvoCLINICAL: Evolving Cyber-Cyber Digital Twin with Active Transfer Learning for Automated Cancer Registry System

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.03246v1
Date: Wed, 6 Sep 2023 12:02:15 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-09-08 15:17:15.231111
Title: EvoCLINICAL: Evolving Cyber-Cyber Digital Twin with Active Transfer Learning for Automated Cancer Registry System
Title（参考訳）: evoclinical: 自動がん登録システムのためのアクティブトランスファー学習を備えたサイバーサイバーデジタルツインの進化
Authors: Chengjie Lu, Qinghua Xu, Tao Yue, Shaukat Ali, Thomas Schwitalla, Jan F. Nyg{\aa}rd
Abstract要約: ノルウェーがん登録 (CRN) は、異なる医療機関からがんのメッセージを受け取ることで、がん患者の情報を収集する。 CRNはがん研究の基礎を築き、がんに関する重要な統計をステークホルダーに提供している。 GURIのためのサイバーサイバーサイバーデジタルツイン(CCDT)は、実システムとの集中的な相互作用を必要とせず、様々な実験や、GURIの運用状態の高度な解析を容易にする。我々は,前バージョンのGURI向けに開発されたCCDTを事前学習モデルとして検討し,新しいGURIバージョンを問合せしてラベル付けしたデータセットを微調整するEvoCLINICALを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.384652811127085
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The Cancer Registry of Norway (CRN) collects information on cancer patients by receiving cancer messages from different medical entities (e.g., medical labs, and hospitals) in Norway. Such messages are validated by an automated cancer registry system: GURI. Its correct operation is crucial since it lays the foundation for cancer research and provides critical cancer-related statistics to its stakeholders. Constructing a cyber-cyber digital twin (CCDT) for GURI can facilitate various experiments and advanced analyses of the operational state of GURI without requiring intensive interactions with the real system. However, GURI constantly evolves due to novel medical diagnostics and treatment, technological advances, etc. Accordingly, CCDT should evolve as well to synchronize with GURI. A key challenge of achieving such synchronization is that evolving CCDT needs abundant data labelled by the new GURI. To tackle this challenge, we propose EvoCLINICAL, which considers the CCDT developed for the previous version of GURI as the pretrained model and fine-tunes it with the dataset labelled by querying a new GURI version. EvoCLINICAL employs a genetic algorithm to select an optimal subset of cancer messages from a candidate dataset and query GURI with it. We evaluate EvoCLINICAL on three evolution processes. The precision, recall, and F1 score are all greater than 91%, demonstrating the effectiveness of EvoCLINICAL. Furthermore, we replace the active learning part of EvoCLINICAL with random selection to study the contribution of transfer learning to the overall performance of EvoCLINICAL. Results show that employing active learning in EvoCLINICAL increases its performances consistently.
Abstract（参考訳）: ノルウェーがん登録 (CRN) は、ノルウェーの異なる医療機関(例えば、医療機関、病院)から癌メッセージを受け取ることで、がん患者の情報を収集している。このようなメッセージは、GURIという自動がん登録システムによって検証される。がん研究の基礎を築き、そのステークホルダーに重要ながん関連統計を提供するため、その正しい手術は重要である。 guri用のcyber digital twin(ccdt)の構築は、実システムとの集中的なインタラクションを必要とせずに、guriの運用状態の様々な実験と高度な分析を容易化する。しかし、新しい診断・治療、技術進歩などにより、GURIは常に進化している。したがって、ccdtはguriと同期するように進化するべきです。このような同期を実現する上での鍵となる課題は、ccdtの進化には新しいguriでラベル付けされた豊富なデータが必要であることである。この課題に対処するために、我々は、前バージョンのGURI向けに開発されたCCDTを事前訓練されたモデルとみなし、新しいGURIバージョンをクエリすることでラベル付けされたデータセットを微調整するEvoCLINICALを提案する。 EvoCLINICALは遺伝的アルゴリズムを用いて、候補データセットからがんメッセージの最適なサブセットを選択し、GURIをクエリする。 3つの進化過程におけるEvoCLINicalの評価を行った。精度,リコール,F1スコアはいずれも91%以上であり,EvoCLINicalの有効性を示した。さらに,EvoCLINicalの能動的学習部をランダム選択に置き換えて,EvoCLINicalの全体的な性能に対する伝達学習の寄与を研究する。その結果, アクティブラーニングの学習能力は, 連続的に向上することがわかった。

関連論文リスト

Cancer-Net PCa-Gen: Synthesis of Realistic Prostate Diffusion Weighted Imaging Data via Anatomic-Conditional Controlled Latent Diffusion [68.45407109385306]
カナダでは、前立腺がんは男性でもっとも一般的ながんであり、2022年のこの人口統計では、新しいがん症例の20%を占めている。拡散強調画像(DWI)データを用いた前立腺癌診断,予後,治療計画のためのディープニューラルネットワークの開発には大きな関心が寄せられている。本研究では,解剖学的条件制御型潜伏拡散戦略の導入により,現実的な前立腺DWIデータを生成するための潜伏拡散の有効性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (2023-11-30T15:11:03Z)
Cost Reduction on Testing Evolving Cancer Registry System [5.173615889068739]
オープンソースのツールであるEvoMasterへの拡張は、進化的アルゴリズムでテストケースを生成する。 EvoClassは、GURIを進化させる際のテストコストを大幅に削減できる。全体として、EvoClassは全体のコスト削減の31%を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-29T07:56:23Z)
Effective Mutation Rate Adaptation through Group Elite Selection [50.88204196504888]
本稿では,GESMR(Group Elite Selection of Mutation Rates)アルゴリズムを提案する。 GESMRは解の集団とMRの集団を共進化させ、各MRは解群に割り当てられる。同じ数の関数評価とオーバーヘッドのほとんどないGESMRは、以前のアプローチよりも早く、より良いソリューションに収束する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-04-11T01:08:26Z)
Multi-Scale Hybrid Vision Transformer for Learning Gastric Histology: AI-Based Decision Support System for Gastric Cancer Treatment [50.89811515036067]
胃内視鏡検査は、早期に適切な胃癌(GC)治療を判定し、GC関連死亡率を低下させる有効な方法である。本稿では,一般のGC治療指導と直接一致する5つのGC病理のサブ分類を可能にする実用的なAIシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-02-17T08:33:52Z)
Lung-Originated Tumor Segmentation from Computed Tomography Scan (LOTUS) Benchmark [48.30502612686276]
肺癌は最も致命的ながんの1つであり、その効果的な診断と治療は腫瘍の正確な悪性度に依存している。現在最も一般的なアプローチであるHuman-centered segmentationは、サーバ間変動の対象となる。 2018年のVIPカップは、42か国から競争データにアクセスするための世界的な参加から始まった。簡単に言えば、競争中に提案されたアルゴリズムはすべて、偽陽性還元手法と組み合わせたディープラーニングモデルに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (2022-01-03T03:06:38Z)
An Explainable-AI approach for Diagnosis of COVID-19 using MALDI-ToF Mass Spectrometry [0.9250974571641537]
重症急性呼吸器症候群2型(SARS-CoV-2)は世界的なパンデミックを引き起こし、世界経済に大きな影響を与えた。近年では、現在の金標準リアルタイムポリメラーゼ連鎖反応(RT-PCR)結果と高い一致を示す複数の代替プラットフォームが公表されている。これらの新しい方法は鼻咽頭(NP)スワブを除去し、複雑な試薬の必要性を排除し、RT-PCRテスト試薬の供給の負担を軽減する。本研究では,人工知能を用いたAIテスト手法を設計し,実験結果の信頼性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (2021-09-28T23:29:31Z)
In-Line Image Transformations for Imbalanced, Multiclass Computer Vision Classification of Lung Chest X-Rays [91.3755431537592]
本研究は、COVID-19 LCXRデータ不足のバランスをとるために画像変換を適用するために、文献の体系を活用することを目的としている。 convolutional neural networks(cnns)のようなディープラーニング技術は、健康状態と疾患状態を区別する特徴を選択することができる。本研究は,CNNアーキテクチャを用いて高速多クラスLCXR分類を94%精度で行う。
論文参考訳（メタデータ） (2021-04-06T02:01:43Z)
Colorectal Cancer Segmentation using Atrous Convolution and Residual Enhanced UNet [0.5353034688884528]
本研究では,従来のフィルタ以外に,多孔性畳み込みと残存接続を用いたCNN方式を提案する。提案するatresunetはdice係数0.748の大腸癌分画のための digestpath 2019 challengeデータセットでトレーニングされた。
論文参考訳（メタデータ） (2021-03-16T19:20:20Z)
Machine Learning Against Cancer: Accurate Diagnosis of Cancer by Machine Learning Classification of the Whole Genome Sequencing Data [0.0]
我々は,MLAC(Machine Learning Against Cancer)の新たな手法を開発し,完全精度,感度,特異性を実現した。 The Cancer Genome Atlas and Genotype-Tissue Expression project for cancerous and healthy tissues。
論文参考訳（メタデータ） (2020-09-12T18:51:47Z)
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)
The scalable Birth-Death MCMC Algorithm for Mixed Graphical Model Learning with Application to Genomic Data Integration [0.0]
本稿では,異なるタイプのマルチオミックデータを解析するための混合グラフィカルモデルを提案する。モデル選択結果の計算効率と精度の両面で,本手法が優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (2020-05-08T16:34:58Z)

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。