論文の概要: Deriving Hematological Disease Classes Using Fuzzy Logic and Expert Knowledge: A Comprehensive Machine Learning Approach with CBC Parameters
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.13015v1
- Date: Tue, 18 Jun 2024 19:16:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-22 00:18:18.533167
- Title: Deriving Hematological Disease Classes Using Fuzzy Logic and Expert Knowledge: A Comprehensive Machine Learning Approach with CBC Parameters
- Title（参考訳）: ファジィ論理とエキスパート知識を用いた血液疾患クラスの作成:CBCパラメータを用いた包括的機械学習アプローチ
- Authors: Salem Ameen, Ravivarman Balachandran, Theodoros Theodoridis,
- Abstract要約: 本稿では、ファジィ論理則を応用して、専門分野の知識に基づく病気のクラスを導出する手法を提案する。
Fuzzy Logic Rulesは、あいまいさを扱う能力で有名な計算技術です。
予備結果は高い精度のレベルを示し、ファジィ論理を診断プロセスに統合する利点を裏付けるものである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.49998148477760973
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In the intricate field of medical diagnostics, capturing the subtle manifestations of diseases remains a challenge. Traditional methods, often binary in nature, may not encapsulate the nuanced variances that exist in real-world clinical scenarios. This paper introduces a novel approach by leveraging Fuzzy Logic Rules to derive disease classes based on expert domain knowledge from a medical practitioner. By recognizing that diseases do not always fit into neat categories, and that expert knowledge can guide the fuzzification of these boundaries, our methodology offers a more sophisticated and nuanced diagnostic tool. Using a dataset procured from a prominent hospital, containing detailed patient blood count records, we harness Fuzzy Logic Rules, a computational technique celebrated for its ability to handle ambiguity. This approach, moving through stages of fuzzification, rule application, inference, and ultimately defuzzification, produces refined diagnostic predictions. When combined with the Random Forest classifier, the system adeptly predicts hematological conditions using Complete Blood Count (CBC) parameters. Preliminary results showcase high accuracy levels, underscoring the advantages of integrating fuzzy logic into the diagnostic process. When juxtaposed with traditional diagnostic techniques, it becomes evident that Fuzzy Logic, especially when guided by medical expertise, offers significant advancements in the realm of hematological diagnostics. This paper not only paves the path for enhanced patient care but also beckons a deeper dive into the potentialities of fuzzy logic in various medical diagnostic applications.
- Abstract（参考訳）: 医学診断の複雑な分野では、病気の微妙な症状を捉えることは依然として困難である。
伝統的手法は、しばしば自然界においてバイナリであり、実際の臨床シナリオに存在するニュアンスな分散をカプセル化しない。
本稿では,ファジィ論理則を応用して,専門医の専門知識に基づく病気の授業を創出する手法を提案する。
疾患が必ずしも適切なカテゴリに当てはまらないことを認識し、専門家の知識がこれらの境界のファジィフィケーションを導くことができることを認識することで、我々の方法論はより洗練され、曖昧な診断ツールを提供する。
患者数の記録を含む著名な病院から取得したデータセットを用いて、あいまいさに対処できる計算技術であるFuzzy Logic Rulesを利用する。
このアプローチは、ファジフィケーション、ルールの適用、推論、最終的にデファジフィケーションの段階を進み、洗練された診断予測を生成する。
ランダムフォレスト分類器と組み合わせると、システムは総血液数(CBC)パラメータを用いて血液学的状態を予測する。
予備結果は高い精度のレベルを示し、ファジィ論理を診断プロセスに統合する利点を裏付けるものである。
従来の診断技法を併用すると、ファジィ論理が特に専門医によって指導された場合、血液学的診断の領域において顕著な進歩をもたらすことが明らかになる。
本論文は, 患者ケア向上の道筋を舗装するだけでなく, 様々な医療診断応用におけるファジィ論理の可能性についても深く掘り下げる。
関連論文リスト
- Logic-induced Diagnostic Reasoning for Semi-supervised Semantic
Segmentation [85.12429517510311]
LogicDiagは、セマンティックセグメンテーションのためのニューラルネットワークによる半教師付き学習フレームワークである。
私たちの重要な洞察は、記号的知識によって識別される擬似ラベル内の衝突は、強いが一般的に無視される学習信号として機能する、ということです。
本稿では,論理規則の集合として意味論的概念の構造的抽象化を定式化するデータ・ハングリーセグメンテーションシナリオにおけるLogicDiagの実践的応用について紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-24T06:50:07Z) - Deep Reinforcement Learning Framework for Thoracic Diseases
Classification via Prior Knowledge Guidance [49.87607548975686]
関連疾患に対するラベル付きデータの不足は、正確な診断にとって大きな課題となる。
本稿では,診断エージェントの学習を指導するための事前知識を導入する,新しい深層強化学習フレームワークを提案する。
提案手法の性能はNIHX-ray 14とCheXpertデータセットを用いて実証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-02T01:46:31Z) - Data and Knowledge Co-driving for Cancer Subtype Classification on
Multi-Scale Histopathological Slides [4.22412600279685]
病理学者のような組織学的スライド上で癌サブタイプ分類の過程を再現するデータ・知識共同運転(D&K)モデルを提案する。
具体的には、データ駆動モジュールにおいて、アンサンブル学習におけるバッグング機構を利用して、埋め込み表現ユニットによって抽出された様々なバッグの組織学的特徴を統合する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-18T21:57:37Z) - K-Diag: Knowledge-enhanced Disease Diagnosis in Radiographic Imaging [40.52487429030841]
医用領域知識の指導による視覚表現の訓練を可能にする知識強化フレームワークを提案する。
まず、専門家の知識を明示的に取り入れるために、医療知識グラフの神経表現を学ぶことを提案する。
第二に、ビジュアルエンコーダのトレーニング中に、知識エンコーダのパラメータを凍結させ、効率的な適応のためのプロンプトベクトルのセットを学ぶことを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-22T18:53:57Z) - NeuralSympCheck: A Symptom Checking and Disease Diagnostic Neural Model
with Logic Regularization [59.15047491202254]
症状検査システムは、患者に症状を問い合わせ、迅速で手頃な価格の医療評価を行う。
本稿では,論理正則化を用いたニューラルネットワークの教師付き学習に基づく新しい手法を提案する。
以上の結果から,本手法は診断回数や症状が大きい場合の診断精度において,最も優れた方法であることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-02T07:57:17Z) - Refining Diagnosis Paths for Medical Diagnosis based on an Augmented
Knowledge Graph [7.185061855341803]
医学知識グラフに診断経路を用いたアプローチを提案する。
それらのグラフはRDF2vecを用いて潜在表現を用いて洗練可能であることを示す。
また、埋め込みに基づく予測手法は、追加の有効な条件でグラフを精製するのに有益であることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-28T07:58:33Z) - Interpretable Vertebral Fracture Diagnosis [69.68641439851777]
ブラックボックスニューラルネットワークモデルは、骨折診断のための臨床的に関連する特徴を学習する。
この研究は、CT画像における脊椎骨折の診断にネットワークが使用する概念を特定する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-30T13:07:41Z) - Assessing glaucoma in retinal fundus photographs using Deep Feature
Consistent Variational Autoencoders [63.391402501241195]
緑内障は症状が重くなるまで無症状のままでいるため、検出が困難である。
緑内障の早期診断は機能的,構造的,臨床的評価に基づいて行われることが多い。
ディープラーニング手法はこのジレンマを、マーカー識別段階をバイパスし、ハイレベルな情報を分析してデータを分類することで部分的に解決している。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-04T16:06:49Z) - Diagnosis of Acute Poisoning Using Explainable Artificial Intelligence [0.0]
医療毒性学者の知識基盤の一部を表す確率論的論理ネットワークを構築した。
Takと呼ばれるこのソフトウェアは、簡単なケースと中間的な困難ケースで人間に比較できるが、難しい臨床ケースでは人間より優れている。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-02-01T19:16:59Z) - Inheritance-guided Hierarchical Assignment for Clinical Automatic
Diagnosis [50.15205065710629]
臨床診断は、臨床ノートに基づいて患者に診断符号を割り当てることを目的としており、臨床意思決定において重要な役割を担っている。
本稿では,臨床自動診断のための継承誘導階層と共起グラフの伝播を組み合わせた新しい枠組みを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-27T13:16:51Z)
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。