論文の概要: A personalized Uncertainty Quantification framework for patient survival
models: estimating individual uncertainty of patients with metastatic brain
tumors in the absence of ground truth
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.17173v1
- Date: Tue, 28 Nov 2023 19:07:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-30 23:26:49.827247
- Title: A personalized Uncertainty Quantification framework for patient survival
models: estimating individual uncertainty of patients with metastatic brain
tumors in the absence of ground truth
- Title(参考訳): 患者生存モデルのためのパーソナライズされた不確かさ定量化フレームワーク--基底的真理のない転移性脳腫瘍患者の個人的不確実性の推定
- Authors: Yuqi Wang, Aarzu Gupta, David Carpenter, Trey Mullikin, Zachary J.
Reitman, Scott Floyd, John Kirkpatrick, Joseph K. Salama, Paul W. Sperduto,
Jian-Guo Liu, Mustafa R. Bashir, Kyle J. Lafata
- Abstract要約: 脳転移に対する定位放射線治療を施行した1383例を対象に,本手法を考案し,評価した。
以上の結果から,全てのモデルにおいてICPが最低不確実性(2.21%),ICPDが最低不確実性(17.28%)を示した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 4.665141823455397
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: TodevelopanovelUncertaintyQuantification (UQ) framework to estimate the
uncertainty of patient survival models in the absence of ground truth, we
developed and evaluated our approach based on a dataset of 1383 patients
treated with stereotactic radiosurgery (SRS) for brain metastases between
January 2015 and December 2020. Our motivating hypothesis is that a
time-to-event prediction of a test patient on inference is more certain given a
higher feature-space-similarity to patients in the training set. Therefore, the
uncertainty for a particular patient-of-interest is represented by the
concordance index between a patient similarity rank and a prediction similarity
rank. Model uncertainty was defined as the increased percentage of the max
uncertainty-constrained-AUC compared to the model AUC. We evaluated our method
on multiple clinically-relevant endpoints, including time to intracranial
progression (ICP), progression-free survival (PFS) after SRS, overall survival
(OS), and time to ICP and/or death (ICPD), on a variety of both statistical and
non-statistical models, including CoxPH, conditional survival forest (CSF), and
neural multi-task linear regression (NMTLR). Our results show that all models
had the lowest uncertainty on ICP (2.21%) and the highest uncertainty (17.28%)
on ICPD. OS models demonstrated high variation in uncertainty performance,
where NMTLR had the lowest uncertainty(1.96%)and CSF had the highest
uncertainty (14.29%). In conclusion, our method can estimate the uncertainty of
individual patient survival modeling results. As expected, our data empirically
demonstrate that as model uncertainty measured via our technique increases, the
similarity between a feature-space and its predicted outcome decreases.
- Abstract(参考訳): TodevelopanovelUncertaintyQuantification (UQ) フレームワークを用いて,2015年1月から2020年12月にかけての脳転移に対する定位放射線治療 (SRS) を施行した1383例を対象に,患者生存モデルの不確実性の評価を行った。
私たちのモチベーション仮説は、トレーニングセットの患者と高い機能空間の類似性を考えると、推論に関するテスト患者の時間-イベント予測の方がより確実であるということです。
したがって、特定の患者に対する不確実性は、患者類似度ランクと予測類似度ランクとの一致指数で表される。
モデル不確実性はモデルAUCと比較して最大不確実性制約AUCの増加率として定義された。
coxph, conditional survival forest,neural multi-task linear regression (nmtlr) などの統計モデルおよび非統計モデルを用いて,頭蓋内進展時間(icp),srs後の進行無生存時間(pfs),全生存時間(os),icpおよび/または死亡時間(icpd)を含む複数の臨床関連エンドポイントについて検討した。
以上の結果から,全てのモデルにおいてICPが最低不確実性(2.21%),ICPDが最低不確実性(17.28%)を示した。
OSモデルは、NMTLRが最低不確実性(1.96%)、CSFが最高不確実性(14.29%)で高い不確実性を示した。
結論として,本手法は患者個人生存モデルの結果の不確かさを推定できる。
予想通り, モデルの不確かさが増大するにつれて, 特徴空間と予測結果との類似性が低下することを示した。
関連論文リスト
- HypUC: Hyperfine Uncertainty Calibration with Gradient-boosted
Corrections for Reliable Regression on Imbalanced Electrocardiograms [3.482894964998886]
本稿では,医療時系列における不均衡確率回帰の枠組みであるHypUCを提案する。
HypUCは数百万の患者から収集された、多様で現実世界のECGデータセットで評価されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-23T06:17:31Z) - MedDiffusion: Boosting Health Risk Prediction via Diffusion-based Data
Augmentation [58.93221876843639]
本稿では,MedDiffusion という,エンドツーエンドの拡散に基づくリスク予測モデルを提案する。
トレーニング中に合成患者データを作成し、サンプルスペースを拡大することで、リスク予測性能を向上させる。
ステップワイズ・アテンション・メカニズムを用いて患者の来訪者間の隠れた関係を識別し、高品質なデータを生成する上で最も重要な情報をモデルが自動的に保持することを可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-04T01:36:30Z) - Toward Reliable Human Pose Forecasting with Uncertainty [62.83828620074307]
我々は、複数のモデル、データセット、標準化された評価指標を特徴とする、人間のポーズ予測のためのオープンソースのライブラリを開発した。
本研究では,不確かさの挙動に関する知識を注入するために,不確実性事前を用いてアレタリック不確かさをモデル化する手法を提案する。
実験では,精度が最大で25%向上し,不確実性推定の性能が向上した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-13T17:56:08Z) - From Group-Differences to Single-Subject Probability: Conformal
Prediction-based Uncertainty Estimation for Brain-Age Modeling [0.0]
脳年齢差は、障害全体にわたる脳変化の最も調査された危険マーカーの1つである。
我々は不確実性を考慮したディープニューラルネットワークと共形予測理論を組み合わせる。
我々はN=16,794人の被験者のサンプルで、最先端の大規模脳老化モデルとして低い誤差または同等の誤差を示す。
我々のモデルから得られた加速脳老化の確率は、アルツハイマー病、双極性障害、および大うつ病と関連している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-10T15:05:09Z) - Uncertainty estimations methods for a deep learning model to aid in
clinical decision-making -- a clinician's perspective [0.0]
深層学習にインスパイアされた不確実性推定技術はいくつかあるが、医療データセットに実装されているものはほとんどない。
我々は,不確かさを推定するために,ドロップアウト変動推論(DO),テスト時間拡張(TTA),共形予測,単一決定論的手法を比較した。
臨床実習にモデルを組み込む前に,複数の推定手法を評価することが重要である。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-02T17:54:54Z) - Dense Uncertainty Estimation via an Ensemble-based Conditional Latent
Variable Model [68.34559610536614]
我々は、アレータリック不確実性はデータの固有の特性であり、偏見のないオラクルモデルでのみ正確に推定できると論じる。
そこで本研究では,軌道不確実性推定のためのオラクルモデルを近似するために,列車時の新しいサンプリングと選択戦略を提案する。
以上の結果から,提案手法は精度の高い決定論的結果と確実な不確実性推定の両方を達成できることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-22T08:54:10Z) - When in Doubt: Neural Non-Parametric Uncertainty Quantification for
Epidemic Forecasting [70.54920804222031]
既存の予測モデルは不確実な定量化を無視し、誤校正予測をもたらす。
不確実性を考慮した時系列予測のためのディープニューラルネットワークの最近の研究にもいくつかの制限がある。
本稿では,予測タスクを確率的生成過程としてモデル化し,EPIFNPと呼ばれる機能的ニューラルプロセスモデルを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-07T18:31:47Z) - Improving Deterministic Uncertainty Estimation in Deep Learning for
Classification and Regression [30.112634874443494]
単一前方通過における不確かさを推定する新しいモデルを提案する。
提案手法では,バイリプシッツ特徴抽出器とガウス過程の誘導点を組み合わせ,ロバストかつ原理的不確実性推定を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-22T23:29:12Z) - Increasing the efficiency of randomized trial estimates via linear
adjustment for a prognostic score [59.75318183140857]
ランダム化実験による因果効果の推定は臨床研究の中心である。
歴史的借用法のほとんどは、厳格なタイプiエラー率制御を犠牲にして分散の削減を達成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-17T21:10:10Z) - UNITE: Uncertainty-based Health Risk Prediction Leveraging Multi-sourced
Data [81.00385374948125]
我々はUNcertaInTyベースのhEalth Risk Prediction(UNITE)モデルを提案する。
UNITEは、複数ソースの健康データを活用した正確な疾患リスク予測と不確実性推定を提供する。
非アルコール性脂肪肝疾患(NASH)とアルツハイマー病(AD)の実態予測タスクにおけるUNITEの評価を行った。
UNITEはAD検出のF1スコアで最大0.841点、NASH検出のPR-AUCで最大0.609点を達成し、最高のベースラインで最大19%の高パフォーマンスを達成している。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-22T02:28:11Z) - Integrating uncertainty in deep neural networks for MRI based stroke
analysis [0.0]
2次元磁気共鳴(MR)画像における脳梗塞の確率を示すベイズ畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を提案する。
CNNは511例のコホートで、画像レベルでは95.33%の精度を達成し、非バイエルン人に比べて2%の大幅な改善を示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-13T09:50:17Z)
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。