論文の概要: Deep Learning for Detecting and Early Predicting Chronic Obstructive Pulmonary Disease from Spirogram Time Series
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.03239v3
- Date: Sat, 28 Dec 2024 14:18:37 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-31 16:02:51.005600
- Title: Deep Learning for Detecting and Early Predicting Chronic Obstructive Pulmonary Disease from Spirogram Time Series
- Title（参考訳）: スピログラム時系列による慢性閉塞性肺疾患の検出と早期予測のための深層学習
- Authors: Shuhao Mei, Xin Li, Yuxi Zhou, Jiahao Xu, Yong Zhang, Yuxuan Wan, Shan Cao, Qinghao Zhao, Shijia Geng, Junqing Xie, Shengyong Chen, Shenda Hong,
- Abstract要約: 慢性閉塞性肺疾患 (COPD) は閉塞を特徴とする慢性肺疾患である。
本研究では,新しい深層学習に基づくアプローチであるDeepSpiroを紹介し,今後のCOPDリスクの早期予測を目的とした。
DeepSpiroは4つの主要なコンポーネントで構成されている: ボリュームフロー曲線を安定化するためのSpiroSmoother、様々な長さのキーパッチを通じてボリューム変動パターンをキャプチャするSpiroEncoder、異種データを統合するSpiroExplainer、およびキーパッチの凹度に基づいて未診断高リスク患者の疾患リスクを予測するSpiroPredictorである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.3112419424864
- License:
- Abstract: Chronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) is a chronic lung condition characterized by airflow obstruction. Current diagnostic methods primarily rely on identifying prominent features in spirometry (Volume-Flow time series) to detect COPD, but they are not adept at predicting future COPD risk based on subtle data patterns. In this study, we introduce a novel deep learning-based approach, DeepSpiro, aimed at the early prediction of future COPD risk. DeepSpiro consists of four key components: SpiroSmoother for stabilizing the Volume-Flow curve, SpiroEncoder for capturing volume variability-pattern through key patches of varying lengths, SpiroExplainer for integrating heterogeneous data and explaining predictions through volume attention, and SpiroPredictor for predicting the disease risk of undiagnosed high-risk patients based on key patch concavity, with prediction horizons of 1, 2, 3, 4, 5 years, or even longer. Evaluated on the UK Biobank dataset, DeepSpiro achieved an AUC of 0.8328 for COPD detection and demonstrated strong predictive performance for future COPD risk (p-value < 0.001). In summary, DeepSpiro can effectively predicts the long-term progression of the COPD disease.
- Abstract（参考訳）: 慢性閉塞性肺疾患(慢性閉塞性肺疾患、COPD)は、気道閉塞を特徴とする慢性肺疾患である。
現在の診断法は、主にPDを検出するためのスピロメトリ(Volume-Flow time series)の顕著な特徴の同定に頼っているが、微妙なデータパターンに基づく将来のPDリスクの予測には適していない。
本研究では,新しい深層学習に基づくアプローチであるDeepSpiroを紹介し,今後のCOPDリスクの早期予測を目的とした。
DeepSpiroは4つの主要なコンポーネントで構成されている: ボリュームフロー曲線を安定化するためのSpiroSmoother、様々な長さのキーパッチを通じてボリューム変動パターンをキャプチャするSpiroEncoder、異種データの統合とボリュームアテンションによる予測を説明するSpiroExplainer、キーパッチの凹凸に基づいて未診断のハイリスク患者の病気リスクを予測するSpiroPredictor、予測の地平線が1, 2, 3, 4, 5年以上ある。
イギリスバイオバンクのデータセットで評価され、DeepSpiroはCOPD検出のためのAUCの0.8328を達成し、将来のCOPDリスク(p-value < 0.001)に対して強い予測性能を示した。
要約すると、DeepSpiro は COPD 病の長期進行を効果的に予測できる。
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