論文の概要: Embracing Uncertainty Flexibility: Harnessing a Supervised Tree Kernel
to Empower Ensemble Modelling for 2D Echocardiography-Based Prediction of
Right Ventricular Volume
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.03229v1
- Date: Mon, 4 Mar 2024 12:36:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-07 17:14:02.095212
- Title: Embracing Uncertainty Flexibility: Harnessing a Supervised Tree Kernel
to Empower Ensemble Modelling for 2D Echocardiography-Based Prediction of
Right Ventricular Volume
- Title（参考訳）: 不確かさの許容性:2次元心エコー図による右室容積予測のためのアンサンブルモデリングのための教師付きツリーカーネルのハーネス
- Authors: Tuan A. Bohoran, Polydoros N. Kampaktsis, Laura McLaughlin, Jay Leb,
Gerry P. McCann, Archontis Giannakidis
- Abstract要約: 右室機能低下は,多くの状況において臨床効果を強く予測する。
本稿では,不確実性スコアによるボリューム予測を補完する手法を提案する。
提案手法は意思決定プロセスの強化とリスク低減に有効である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5492530316344587
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The right ventricular (RV) function deterioration strongly predicts clinical
outcomes in numerous circumstances. To boost the clinical deployment of
ensemble regression methods that quantify RV volumes using tabular data from
the widely available two-dimensional echocardiography (2DE), we propose to
complement the volume predictions with uncertainty scores. To this end, we
employ an instance-based method which uses the learned tree structure to
identify the nearest training samples to a target instance and then uses a
number of distribution types to more flexibly model the output. The
probabilistic and point-prediction performances of the proposed framework are
evaluated on a relatively small-scale dataset, comprising 100 end-diastolic and
end-systolic RV volumes. The reference values for point performance were
obtained from MRI. The results demonstrate that our flexible approach yields
improved probabilistic and point performances over other state-of-the-art
methods. The appropriateness of the proposed framework is showcased by
providing exemplar cases. The estimated uncertainty embodies both aleatoric and
epistemic types. This work aligns with trustworthy artificial intelligence
since it can be used to enhance the decision-making process and reduce risks.
The feature importance scores of our framework can be exploited to reduce the
number of required 2DE views which could enhance the proposed pipeline's
clinical application.
- Abstract（参考訳）: 右室機能低下は,多くの状況において臨床効果を強く予測する。
広範に利用可能な2次元心エコー図(2de)からの表データを用いてrv容積を定量化するアンサンブル回帰法の臨床展開を促進するため,不確かさスコアによる容積予測を補完する手法を提案する。
そこで本研究では,学習木構造を用いて対象インスタンスに最も近いトレーニングサンプルを識別し,その出力を柔軟にモデル化するために,複数の分散型を用いるインスタンスベース手法を提案する。
提案フレームワークの確率的およびポイント予測的性能は,100のエンドダイアストリックとエンドシストリックrvからなる比較的小さなデータセット上で評価される。
mriから点性能の基準値を得た。
その結果、我々のフレキシブルアプローチは、他の最先端手法よりも確率的および点性能が向上することを示した。
提案フレームワークの適切性は,例示ケースを提供することによって示される。
推定された不確実性は、動脈硬化型とてんかん型の両方を具現化する。
この研究は、意思決定プロセスの強化とリスクの低減に使用できるため、信頼できる人工知能と一致している。
提案するパイプラインの臨床応用を向上するために必要な2DEビューの数を減らすために,本フレームワークの特徴的重要性スコアを活用できる。
関連論文リスト
- Optimizing Probabilistic Conformal Prediction with Vectorized Non-Conformity Scores [6.059745771017814]
本研究では,まず非整合性スコアをランク付きサンプルでベクトル化し,次に同じランクのサンプルに対して定量値を変化させることで,予測値の形状を最適化することにより,効率を向上させる新しいフレームワークを提案する。
提案手法は,不連続かつ効率的な予測セットを生成しながら,有効なカバレッジを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-17T16:37:03Z) - Uncertainty Quantification in Machine Learning Based Segmentation: A
Post-Hoc Approach for Left Ventricle Volume Estimation in MRI [0.0]
左室容積推定は各種心血管疾患の診断・管理に重要である。
近年の機械学習、特にU-Netのような畳み込みネットワークは、医療画像の自動セグメンテーションを促進している。
本研究では,LV容積予測におけるポストホック不確実性推定のための新しい手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-30T13:44:55Z) - Doubly Robust Proximal Causal Learning for Continuous Treatments [56.05592840537398]
本稿では,カーネルベースの2倍頑健な因果学習推定器を提案する。
オラクル形式は影響関数の一貫した近似であることを示す。
次に、平均二乗誤差の観点から総合収束解析を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-22T12:18:53Z) - Deep denoising autoencoder-based non-invasive blood flow detection for
arteriovenous fistula [10.030431512848239]
本稿では,DAE(Deep Denoising Autoencoder)に基づく次元削減と再構成作業を行う手法を提案する。
以上の結果から,DAEが生み出す潜伏表現は0.93の精度で予測を上回った。
ノイズ・ミキシングの導入とノイズ・トゥ・クリーン・スキームの利用により、潜在表現の識別能力が効果的に向上する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-12T04:46:01Z) - Towards Reliable Medical Image Segmentation by utilizing Evidential Calibrated Uncertainty [52.03490691733464]
本稿では,医療画像セグメンテーションネットワークにシームレスに統合可能な,実装が容易な基礎モデルであるDEviSを紹介する。
主観的論理理論を利用して、医用画像分割の問題に対する確率と不確実性を明示的にモデル化する。
DeviSには不確実性を考慮したフィルタリングモジュールが組み込まれている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-01T05:02:46Z) - Improving Trustworthiness of AI Disease Severity Rating in Medical
Imaging with Ordinal Conformal Prediction Sets [0.7734726150561088]
統計的に厳密な不確実性定量化の欠如は、AI結果の信頼を損なう重要な要因である。
分布自由不確実性定量化の最近の進歩は、これらの問題に対する実用的な解決策である。
本稿では, 正しい狭窄の重症度を含むことが保証される順序予測セットを形成する手法を実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-05T18:01:20Z) - On the Practicality of Deterministic Epistemic Uncertainty [106.06571981780591]
決定論的不確実性法(DUM)は,分布外データの検出において高い性能を達成する。
DUMが十分に校正されており、現実のアプリケーションにシームレスにスケールできるかどうかは不明だ。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-01T17:59:07Z) - Bootstrapping Your Own Positive Sample: Contrastive Learning With
Electronic Health Record Data [62.29031007761901]
本稿では,新しいコントラスト型正規化臨床分類モデルを提案する。
EHRデータに特化した2つのユニークなポジティブサンプリング戦略を紹介します。
私たちのフレームワークは、現実世界のCOVID-19 EHRデータの死亡リスクを予測するために、競争の激しい実験結果をもたらします。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-07T06:02:04Z) - Clinical Outcome Prediction from Admission Notes using Self-Supervised
Knowledge Integration [55.88616573143478]
臨床テキストからのアウトカム予測は、医師が潜在的なリスクを見落としないようにする。
退院時の診断,手術手順,院内死亡率,長期予測は4つの一般的な結果予測対象である。
複数の公開資料から得られた患者結果に関する知識を統合するために,臨床結果の事前学習を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-02-08T10:26:44Z) - An Uncertainty-Driven GCN Refinement Strategy for Organ Segmentation [53.425900196763756]
本研究では,不確実性解析とグラフ畳み込みネットワークに基づくセグメンテーション改善手法を提案する。
半教師付きグラフ学習問題を定式化するために、特定の入力ボリュームにおける畳み込みネットワークの不確実性レベルを用いる。
本手法は膵臓で1%,脾臓で2%向上し,最先端のCRF改善法よりも優れていた。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-06T18:55:07Z) - WRSE -- a non-parametric weighted-resolution ensemble for predicting
individual survival distributions in the ICU [0.251657752676152]
集中治療室(ICU)における死亡リスクの動的評価は、患者を階層化し、治療効果を知らせたり、早期警戒システムの一部として機能したりすることができる。
現状の確率モデルと競合する結果を示すとともに,2～9倍のトレーニング時間を大幅に短縮する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-02T10:13:59Z)
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。