論文の概要: Harnessing the power of longitudinal medical imaging for eye disease prognosis using Transformer-based sequence modeling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.08780v1
- Date: Tue, 14 May 2024 17:15:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-15 13:08:43.208535
- Title: Harnessing the power of longitudinal medical imaging for eye disease prognosis using Transformer-based sequence modeling
- Title（参考訳）: Transformer-based sequence model を用いた眼疾患予後診断における経時的医用画像撮影の有用性
- Authors: Gregory Holste, Mingquan Lin, Ruiwen Zhou, Fei Wang, Lei Liu, Qi Yan, Sarah H. Van Tassel, Kyle Kovacs, Emily Y. Chew, Zhiyong Lu, Zhangyang Wang, Yifan Peng,
- Abstract要約: 今回提案した Longitudinal Transformer for Survival Analysis (LTSA, Longitudinal Transformer for Survival Analysis, LTSA) は, 縦断的医用画像から動的疾患の予後を予測できる。
時間的注意分析により、最新の画像は典型的には最も影響力のあるものであるが、以前の画像は追加の予後に価値があることが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.52787013516891
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Deep learning has enabled breakthroughs in automated diagnosis from medical imaging, with many successful applications in ophthalmology. However, standard medical image classification approaches only assess disease presence at the time of acquisition, neglecting the common clinical setting of longitudinal imaging. For slow, progressive eye diseases like age-related macular degeneration (AMD) and primary open-angle glaucoma (POAG), patients undergo repeated imaging over time to track disease progression and forecasting the future risk of developing disease is critical to properly plan treatment. Our proposed Longitudinal Transformer for Survival Analysis (LTSA) enables dynamic disease prognosis from longitudinal medical imaging, modeling the time to disease from sequences of fundus photography images captured over long, irregular time periods. Using longitudinal imaging data from the Age-Related Eye Disease Study (AREDS) and Ocular Hypertension Treatment Study (OHTS), LTSA significantly outperformed a single-image baseline in 19/20 head-to-head comparisons on late AMD prognosis and 18/20 comparisons on POAG prognosis. A temporal attention analysis also suggested that, while the most recent image is typically the most influential, prior imaging still provides additional prognostic value.
- Abstract（参考訳）: 深層学習は、医用画像による自動診断のブレークスルーを可能にし、眼科に多くの応用が成功している。
しかし, 標準的な医用画像分類手法は, 経時的画像診断の一般的な臨床設定を無視して, 取得時点での疾患の存在を評価するのみである。
加齢に伴う黄斑変性 (AMD) や原発性開放隅角緑内障 (POAG) などの遅発性眼疾患に対して, 経時的に経過観察を行い, 発症リスクを予測し, 治療計画を立てることが重要である。
本研究は,長期的・不規則な期間に撮影された根底画像の時系列画像から,縦断的医用画像からの動的疾患予後をモデル化する。
Age-Related Eye Disease Study (AREDS) およびOcular Hypertension Treatment Study (OHTS) の経時的画像データを用いて, LTSAは, 後期AMD予後19/20例, POAG予後18/20例において, 単像ベースラインよりも有意に優れていた。
時間的注意分析により、最新の画像は典型的には最も影響力のあるものであるが、以前の画像は追加の予後価値をもたらすことが示唆された。
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