論文の概要: Liver Fat Quantification Network with Body Shape

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.11386v2
• Date: Fri, 31 May 2024 00:48:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-03 19:13:28.800252
• Title: Liver Fat Quantification Network with Body Shape
• Title（参考訳）: 体型肝脂肪定量ネットワーク
• Authors: Qiyue Wang, Wu Xue, Xiaoke Zhang, Fang Jin, James Hahn,
• Abstract要約: 生体形状のみを用いて肝脂肪の割合を推定するディープニューラルネットワークを提案する。 提案手法は,フレキシブルベースラインネットワークと軽量アテンションモジュールから構成される。 その結果,Root平均二乗誤差(RMSE)が5.26%,R-二乗値が0.8。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.642852520437342
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: It is critically important to detect the content of liver fat as it is related to cardiac complications and cardiovascular disease mortality. However, existing methods are either associated with high cost and/or medical complications (e.g., liver biopsy, imaging technology) or only roughly estimate the grades of steatosis. In this paper, we propose a deep neural network to estimate the percentage of liver fat using only body shapes. The proposed is composed of a flexible baseline network and a lightweight Attention module. The attention module is trained to generate discriminative and diverse features which significant improve the performance. In order to validate the method, we perform extensive tests on the public medical dataset. The results verify that our proposed method yields state-of-the-art performance with Root mean squared error (RMSE) of 5.26% and R-Squared value over 0.8. It offers an accurate and more accessible assessment of hepatic steatosis.
• Abstract（参考訳）: 心臓合併症や心血管疾患の死亡と関連する肝脂肪の含有量を検出することは極めて重要である。 しかしながら、既存の方法は、高コストおよび/または医療上の合併症(例えば、肝生検、イメージング技術)と関連付けられているか、あるいは、大まかに見積もられているだけである。 本稿では, 生体形状のみを用いて肝脂肪の割合を推定するディープニューラルネットワークを提案する。 提案手法は,フレキシブルベースラインネットワークと軽量アテンションモジュールから構成される。 注意モジュールは、パフォーマンスを著しく向上させる差別的で多様な特徴を生成するように訓練されている。 本手法を検証するため,公衆医療データセット上で広範囲な検査を行った。 その結果,Root平均二乗誤差(RMSE)が5.26%,R-二乗値が0.8。 肝脂肪症を正確に、よりアクセシブルに評価する。

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