論文の概要: Comprehensive Multimodal Deep Learning Survival Prediction Enabled by a Transformer Architecture: A Multicenter Study in Glioblastoma

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.12963v1
• Date: Tue, 21 May 2024 17:44:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-22 12:30:44.651034
• Title: Comprehensive Multimodal Deep Learning Survival Prediction Enabled by a Transformer Architecture: A Multicenter Study in Glioblastoma
• Title（参考訳）: トランスフォーマーアーキテクチャによる総合的マルチモーダルディープラーニング生存予測:グリオ芽腫における多施設研究
• Authors: Ahmed Gomaa, Yixing Huang, Amr Hagag, Charlotte Schmitter, Daniel Höfler, Thomas Weissmann, Katharina Breininger, Manuel Schmidt, Jenny Stritzelberger, Daniel Delev, Roland Coras, Arnd Dörfler, Oliver Schnell, Benjamin Frey, Udo S. Gaipl, Sabine Semrau, Christoph Bert, Rainer Fietkau, Florian Putz,
• Abstract要約: 本研究は,変圧器を用いた深層学習モデルにMR画像,臨床および分子病理学的データを統合することにより,グリオーマの生存率予測を改善することを目的とする。 このモデルは、自己教師付き学習技術を用いて、高次元MRI入力を効果的に符号化し、クロスアテンションを用いた非画像データと統合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.578027879885667
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Background: This research aims to improve glioblastoma survival prediction by integrating MR images, clinical and molecular-pathologic data in a transformer-based deep learning model, addressing data heterogeneity and performance generalizability. Method: We propose and evaluate a transformer-based non-linear and non-proportional survival prediction model. The model employs self-supervised learning techniques to effectively encode the high-dimensional MRI input for integration with non-imaging data using cross-attention. To demonstrate model generalizability, the model is assessed with the time-dependent concordance index (Cdt) in two training setups using three independent public test sets: UPenn-GBM, UCSF-PDGM, and RHUH-GBM, each comprising 378, 366, and 36 cases, respectively. Results: The proposed transformer model achieved promising performance for imaging as well as non-imaging data, effectively integrating both modalities for enhanced performance (UPenn-GBM test-set, imaging Cdt 0.645, multimodal Cdt 0.707) while outperforming state-of-the-art late-fusion 3D-CNN-based models. Consistent performance was observed across the three independent multicenter test sets with Cdt values of 0.707 (UPenn-GBM, internal test set), 0.672 (UCSF-PDGM, first external test set) and 0.618 (RHUH-GBM, second external test set). The model achieved significant discrimination between patients with favorable and unfavorable survival for all three datasets (logrank p 1.9\times{10}^{-8}, 9.7\times{10}^{-3}, and 1.2\times{10}^{-2}). Conclusions: The proposed transformer-based survival prediction model integrates complementary information from diverse input modalities, contributing to improved glioblastoma survival prediction compared to state-of-the-art methods. Consistent performance was observed across institutions supporting model generalizability.
• Abstract（参考訳）: 背景: 本研究は, 変圧器を用いた深層学習モデルにおいて, MR画像, 臨床および分子病理学的データを統合することにより, グリオブラスト腫の生存率予測を改善することを目的としている。 方法: 変圧器を用いた非線形および非局所生存予測モデルの提案と評価を行う。 このモデルは、自己教師付き学習技術を用いて、高次元MRI入力を効果的に符号化し、クロスアテンションを用いた非画像データと統合する。 モデル一般化性を示すために, UPenn-GBM, UCSF-PDGM, RHUH-GBMの3つの独立した公開テストセットを用いて, それぞれ378, 366, 36のケースからなる時間依存コンコータンス指数(Cdt)を用いて, モデルの評価を行った。 結果: 提案したトランスフォーマーモデルは, 撮像および非撮像データに対して有望な性能を達成し, 性能向上のための両モード(UPenn-GBMテストセット, Cdt 0.645, Multimodal Cdt 0.707)を効果的に統合し, 最先端の3D-CNNモデルより優れていた。 Cdt値が0.707(UPenn-GBM、内部テストセット)、0.672(UCSF-PDGM、第1外部テストセット)、0.618(RHUH-GBM、第2外部テストセット)の3つの独立したマルチセンターテストセットに一貫性が認められた。 このモデルは、3つのデータセット(logrank p 1.9\times{10}^{-8}, 9.7\times{10}^{-3}, 1.2\times{10}^{-2})に対して、好ましくない生存率と好ましくない生存率の差を顕著に示した。 結論: トランスフォーマーを用いた生存予測モデルでは, 多様な入力モダリティからの補完情報を統合し, 最先端の方法と比較して, グリオブラスト腫生存予測の改善に寄与する。 モデル一般化性を支持する機関間で連続的な性能が観察された。

関連論文リスト

• 2D and 3D Deep Learning Models for MRI-based Parkinson's Disease Classification: A Comparative Analysis of Convolutional Kolmogorov-Arnold Networks, Convolutional Neural Networks, and Graph Convolutional Networks [0.0]
  本研究はパーキンソン病の診断にConvolutional Kolmogorov-Arnold Networks(ConvKANs)を適用した。 ConvKANは、構造MRIを用いたPD分類のために、学習可能なアクティベーション機能を畳み込み層に統合する。 医用画像用ConvKANの最初の3D実装について紹介し、その性能を畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とグラフ畳み込みニューラルネットワーク(GCN)と比較した。 これらの知見は, PD検出に対するConvKANsの可能性を強調し, 脳の微妙な変化を捉える上での3D解析の重要性を強調し, データセット間の一般化の課題を浮き彫りにしている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-24T16:04:18Z)
• Brain Tumor Radiogenomic Classification [1.8276368987462532]
  2次分類によるグリオ芽腫のMGMTバイオマーカー状態の予測を目的としたRSNA-MICCAI脳腫瘍ラジオゲノミクス分類の試み データセットはトレーニングセット、トレーニング中に使用された検証セット、最終評価時にのみ使用されるテストの3つの主要なコホートに分割される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-11T10:30:09Z)
• The effect of data augmentation and 3D-CNN depth on Alzheimer's Disease detection [51.697248252191265]
  この研究は、データハンドリング、実験設計、モデル評価に関するベストプラクティスを要約し、厳密に観察する。 我々は、アルツハイマー病(AD)の検出に焦点を当て、医療における課題のパラダイム的な例として機能する。 このフレームワークでは,3つの異なるデータ拡張戦略と5つの異なる3D CNNアーキテクチャを考慮し,予測15モデルを訓練する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-13T10:40:41Z)
• Virtual imaging trials improved the transparency and reliability of AI systems in COVID-19 imaging [1.6040478776985583]
  本研究は、CTと胸部X線撮影(CXR)を用いた新型コロナウイルス診断における畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の使用に焦点を当てる。 複数のAIモデル、すなわち3D ResNet-likeと2D EfficientNetv2アーキテクチャを開発し、テストした。 最も多様なデータセットでトレーニングされたモデルでは、AUCがCTで0.73から0.76、CXRで0.70から0.73まで、最高の外部テスト性能を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-17T19:12:32Z)
• Breast Ultrasound Tumor Classification Using a Hybrid Multitask CNN-Transformer Network [63.845552349914186]
  胸部超音波(BUS)画像分類において,グローバルな文脈情報の収集が重要な役割を担っている。 ビジョントランスフォーマーは、グローバルなコンテキスト情報をキャプチャする能力が改善されているが、トークン化操作によって局所的なイメージパターンを歪めてしまう可能性がある。 本研究では,BUS腫瘍分類とセグメンテーションを行うハイブリッドマルチタスクディープニューラルネットワークであるHybrid-MT-ESTANを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-04T01:19:32Z)
• Vision Transformers for femur fracture classification [59.99241204074268]
  Vision Transformer (ViT) はテスト画像の83%を正確に予測することができた。 史上最大かつ最もリッチなデータセットを持つサブフラクチャーで良い結果が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-07T10:12:42Z)
• A multi-stage machine learning model on diagnosis of esophageal manometry [50.591267188664666]
  このフレームワークには、飲み込みレベルにおけるディープラーニングモデルと、学習レベルにおける機能ベースの機械学習モデルが含まれている。 これは、生のマルチスワローデータからHRM研究のCC診断を自動的に予測する最初の人工知能モデルである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-25T20:09:23Z)
• 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)
• Deep learning-based COVID-19 pneumonia classification using chest CT images: model generalizability [54.86482395312936]
  深層学習(DL)分類モデルは、異なる国の3DCTデータセット上で、COVID-19陽性患者を特定するために訓練された。 我々は、データセットと72%の列車、8%の検証、20%のテストデータを組み合わせたDLベースの9つの同一分類モデルを訓練した。 複数のデータセットでトレーニングされ、トレーニングに使用されるデータセットの1つからテストセットで評価されたモデルは、よりよいパフォーマンスを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-18T21:14:52Z)
• Interpretable Machine Learning Model for Early Prediction of Mortality in Elderly Patients with Multiple Organ Dysfunction Syndrome (MODS): a Multicenter Retrospective Study and Cross Validation [9.808639780672156]
  MODS患者は死亡リスクが高く予後不良である。 本研究は,MODS高齢者の早期死亡予測のための解釈可能・一般化可能なモデルを開発することを目的とする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-28T17:15:34Z)

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。