論文の概要: Graph data modelling for outcome prediction in oropharyngeal cancer patients

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.02931v1
• Date: Wed, 4 Oct 2023 16:09:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-05 14:08:15.299241
• Title: Graph data modelling for outcome prediction in oropharyngeal cancer patients
• Title（参考訳）: 口腔癌患者の予後予測のためのグラフデータモデリング
• Authors: Nithya Bhasker, Stefan Leger, Alexander Zwanenburg, Chethan Babu Reddy, Sebastian Bodenstedt, Steffen L\"ock, Stefanie Speidel
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、疾患の分類と予後予測のタスクにおいて、医療分野でますます人気が高まっている。 口腔咽頭癌(OPC)患者の2次予後予測のためのインダクティブ・ラーニング・セットアップで検討した患者ハイパーグラフ・ネットワーク(PHGN)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.37247384790338
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Graph neural networks (GNNs) are becoming increasingly popular in the medical domain for the tasks of disease classification and outcome prediction. Since patient data is not readily available as a graph, most existing methods either manually define a patient graph, or learn a latent graph based on pairwise similarities between the patients. There are also hypergraph neural network (HGNN)-based methods that were introduced recently to exploit potential higher order associations between the patients by representing them as a hypergraph. In this work, we propose a patient hypergraph network (PHGN), which has been investigated in an inductive learning setup for binary outcome prediction in oropharyngeal cancer (OPC) patients using computed tomography (CT)-based radiomic features for the first time. Additionally, the proposed model was extended to perform time-to-event analyses, and compared with GNN and baseline linear models.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、疾患分類や予後予測のタスクにおいて、医療分野でますます人気が高まっている。 患者データはグラフとして簡単には利用できないため、既存のほとんどの方法は手動で患者グラフを定義するか、患者間のペアの類似性に基づいて潜在グラフを学ぶ。 ハイパーグラフニューラルネットワーク(hgnn)ベースの手法も最近導入され、ハイパーグラフとして表現することで患者間の高次関係を活用している。 本研究では, 口腔咽頭癌 (OPC) 患者の放射線学的特徴をCT(Computed tomography) に応用した2次予後予測のための誘導学習装置として, 患者ハイパーグラフネットワーク (PHGN) を提案する。 さらに,提案モデルを拡張して時系列解析を行い,GNNやベースライン線形モデルと比較した。

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