論文の概要: HyMNet: a Multimodal Deep Learning System for Hypertension Classification using Fundus Photographs and Cardiometabolic Risk Factors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.01099v1
• Date: Mon, 2 Oct 2023 11:17:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-04 22:11:18.397573
• Title: HyMNet: a Multimodal Deep Learning System for Hypertension Classification using Fundus Photographs and Cardiometabolic Risk Factors
• Title（参考訳）: HyMNet: 基礎写真と心臓メタボリックリスクファクターを用いた高血圧分類のためのマルチモーダル深層学習システム
• Authors: Mohammed Baharoon, Hessa Almatar, Reema Alduhayan, Tariq Aldebasi, Badr Alahmadi, Yahya Bokhari, Mohammed Alawad, Ahmed Almazroa, Abdulrhman Aljouie
• Abstract要約: 本研究ではHyMNetと呼ばれるマルチモーダルディープラーニング(MMDL)システムを導入し,高血圧検出機能を改善する。 このシステムは、ImageNetで事前トレーニングされたDenseNet-201アーキテクチャを、基礎画像パスに使用し、年齢と性別パスに完全に接続されたニューラルネットワークを使用する。 このシステムはサウジアラビア国防省から収集された626人の網膜画像1,143枚で訓練された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4818215922729967
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In recent years, deep learning has shown promise in predicting hypertension (HTN) from fundus images. However, most prior research has primarily focused on analyzing a single type of data, which may not capture the full complexity of HTN risk. To address this limitation, this study introduces a multimodal deep learning (MMDL) system, dubbed HyMNet, which combines fundus images and cardiometabolic risk factors, specifically age and gender, to improve hypertension detection capabilities. Our MMDL system uses the DenseNet-201 architecture, pre-trained on ImageNet, for the fundus imaging path and a fully connected neural network for the age and gender path. The two paths are jointly trained by concatenating 64 features output from each path that are then fed into a fusion network. The system was trained on 1,143 retinal images from 626 individuals collected from the Saudi Ministry of National Guard Health Affairs. The results show that the multimodal model that integrates fundus images along with age and gender achieved an AUC of 0.791 [CI: 0.735, 0.848], which outperforms the unimodal model trained solely on fundus photographs that yielded an AUC of 0.766 [CI: 0.705, 0.828] for hypertension detection.
• Abstract（参考訳）: 近年、深層学習は、基礎画像から高血圧(HTN)を予測することを約束している。 しかしながら、ほとんどの先行研究は、主に1種類のデータを分析することに重点を置いており、htnリスクの完全な複雑さを捉えていない可能性がある。 そこで本研究では,多変量ディープラーニング(mmdl,multimodal deep learning)システムであるhymnetを導入する。 当社のmmdlシステムは,imagenetで事前トレーニングされたdeepnet-201アーキテクチャを,基礎イメージングパスと年齢と性別パスの完全接続ニューラルネットワークとして使用する。 2つの経路は、融合ネットワークに供給される各経路から出力される64の特徴を連結することにより共同で訓練される。 このシステムはサウジアラビア国防省から収集された626人の網膜画像1,143枚で訓練された。 その結果, 眼底画像と年齢, 性別を併用したマルチモーダルモデルはAUC0.791 (CI: 0.735, 0.848] を達成し, 高血圧検出のためのAUC0.766 (CI: 0.705, 0.828) を達成した。

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