Fugu-MT 論文翻訳(概要): PE-MVCNet: Multi-view and Cross-modal Fusion Network for Pulmonary Embolism Prediction

論文の概要: PE-MVCNet: Multi-view and Cross-modal Fusion Network for Pulmonary Embolism Prediction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.17187v1
Date: Tue, 27 Feb 2024 03:53:27 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-28 17:52:26.096739
Title: PE-MVCNet: Multi-view and Cross-modal Fusion Network for Pulmonary Embolism Prediction
Title（参考訳）: pe-mvcnet:肺塞栓症予測のためのマルチビュー・クロスモーダル融合ネットワーク
Authors: Zhaoxin Guo, Zhipeng Wang, Ruiquan Ge, Jianxun Yu, Feiwei Qin, Yuan Tian, Yuqing Peng, Yonghong Li, Changmiao Wang
Abstract要約: 画像ベースと非画像ベースの両方の特徴は、医療分類タスクにおいて最も重要である。 PE-MVCNetとよばれる多モード核融合法を提案する。 AUROCは94.1%、精度は90.2%、F1スコアは90.6%である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.835241621041882
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The early detection of a pulmonary embolism (PE) is critical for enhancing patient survival rates. Both image-based and non-image-based features are of utmost importance in medical classification tasks. In a clinical setting, physicians tend to rely on the contextual information provided by Electronic Medical Records (EMR) to interpret medical imaging. However, very few models effectively integrate clinical information with imaging data. To address this shortcoming, we suggest a multimodal fusion methodology, termed PE-MVCNet, which capitalizes on Computed Tomography Pulmonary Angiography imaging and EMR data. This method comprises the Image-only module with an integrated multi-view block, the EMR-only module, and the Cross-modal Attention Fusion (CMAF) module. These modules cooperate to extract comprehensive features that subsequently generate predictions for PE. We conducted experiments using the publicly accessible Stanford University Medical Center dataset, achieving an AUROC of 94.1%, an accuracy rate of 90.2%, and an F1 score of 90.6%. Our proposed model outperforms existing methodologies, corroborating that our multimodal fusion model excels compared to models that use a single data modality.
Abstract（参考訳）: 肺塞栓症(pe)の早期発見は患者の生存率を高める上で重要である。画像ベースと非画像ベースの両方の特徴は、医療分類タスクにおいて極めて重要である。臨床現場では、医師は医療画像の解釈に電子医療記録(EMR)が提供する文脈情報に頼る傾向がある。しかし、臨床情報を画像データと効果的に統合するモデルはほとんどない。この欠点に対処するために,ct肺血管造影画像とemrデータに基づくマルチモーダル核融合法pe-mvcnetを提案する。この方法は、統合マルチビューブロックを備えた画像専用モジュール、EMR専用モジュール、およびCross-modal Attention Fusion (CMAF)モジュールを含む。これらのモジュールは協調して、PEの予測を生成する包括的な特徴を抽出する。スタンフォード大学医療センターデータセットを用いた実験を行い、aurocは94.1%、精度は90.2%、f1スコアは90.6%とした。提案手法は既存の手法よりも優れており,単一のデータモダリティを用いたモデルに比べ,マルチモーダル融合モデルが優れていることを裏付ける。

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