論文の概要: A new method of modeling the multi-stage decision-making process of CRT
using machine learning with uncertainty quantification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.08415v1
- Date: Fri, 15 Sep 2023 14:18:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-18 14:33:40.402488
- Title: A new method of modeling the multi-stage decision-making process of CRT
using machine learning with uncertainty quantification
- Title（参考訳）: 不確実性定量化を用いた機械学習によるCRTの多段階決定過程のモデル化
- Authors: Kristoffer Larsena, Chen Zhao, Joyce Keyak, Qiuying Sha, Diana Paezd,
Xinwei Zhang, Jiangang Zou, Amalia Peixf, Weihua Zhou
- Abstract要約: 本研究の目的は、心不全患者に対する心臓再同期療法(CRT)反応を予測するための多段階機械学習モデルを構築することである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.156192834438206
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Aims. The purpose of this study is to create a multi-stage machine learning
model to predict cardiac resynchronization therapy (CRT) response for heart
failure (HF) patients. This model exploits uncertainty quantification to
recommend additional collection of single-photon emission computed tomography
myocardial perfusion imaging (SPECT MPI) variables if baseline clinical
variables and features from electrocardiogram (ECG) are not sufficient.
Methods. 218 patients who underwent rest-gated SPECT MPI were enrolled in this
study. CRT response was defined as an increase in left ventricular ejection
fraction (LVEF) > 5% at a 6 month follow-up. A multi-stage ML model was created
by combining two ensemble models. Results. The response rate for CRT was 55.5%
(n = 121) with overall male gender 61.0% (n = 133), an average age of 62.0, and
LVEF of 27.7. The multi-stage model performed similarly to Ensemble 2 (which
utilized the additional SPECT data) with AUC of 0.75 vs. 0.77, accuracy of 0.71
vs. 0.69, sensitivity of 0.70 vs. 0.72, and specificity 0.72 vs. 0.65,
respectively. However, the multi-stage model only required SPECT MPI data for
52.7% of the patients across all folds. Conclusions. By using rule-based logic
stemming from uncertainty quantification, the multi-stage model was able to
reduce the need for additional SPECT MPI data acquisition without sacrificing
performance.
- Abstract（参考訳）: 狙いだ
本研究の目的は、心不全患者に対する心臓再同期療法(crt)反応を予測するための多段階機械学習モデルの構築である。
このモデルは不確実性定量化を利用して、心電図(ECG)の基本的な臨床変数と特徴が十分でない場合、SPECT MPI変数の追加収集を推奨する。
メソッド。
本研究はspect mpiを施行した218例を対象に行った。
crt反応は6カ月の追跡で左室射出率 (lvef) が5%以上増加したと定義した。
2つのアンサンブルモデルを組み合わせて多段mlモデルを作成した。
結果だ
crtの反応率は55.5% (n = 121)、男性全体の性別は61.0% (n = 133)、平均年齢は62.0、lvefは27.7であった。
マルチステージモデルでは、AUCが0.75対0.77、精度が0.71対0.69、感度が0.70対0.72、特異性が0.72対0.65であった。
しかし、マルチステージモデルはすべての折り畳み患者の52.7%のSPECT MPIデータしか必要としなかった。
結論だ
不確実な定量化から生じるルールベースの論理を用いることで、マルチステージモデルは、パフォーマンスを犠牲にすることなく、追加のSPECT MPIデータ取得の必要性を減らすことができた。
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