論文の概要: Accessible, At-Home Detection of Parkinson's Disease via Multi-task Video Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.14856v2
• Date: Wed, 23 Oct 2024 15:08:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-24 13:53:14.709008
• Title: Accessible, At-Home Detection of Parkinson's Disease via Multi-task Video Analysis
• Title（参考訳）: マルチタスクビデオ解析によるパーキンソン病のアクセシブル・ホーム検出
• Authors: Md Saiful Islam, Tariq Adnan, Jan Freyberg, Sangwu Lee, Abdelrahman Abdelkader, Meghan Pawlik, Cathe Schwartz, Karen Jaffe, Ruth B. Schneider, E Ray Dorsey, Ehsan Hoque,
• Abstract要約: 既存のAIベースのパーキンソン病検出方法は、主にモータや音声タスクの単調な分析に焦点を当てている。 本稿では,このマルチモーダルデータを利用して診断精度を向上させる不確実性校正核融合ネットワーク(UFNet)を提案する。 UFNetは、精度、ORC曲線下(AUROC)の面積、非隣接特異性を維持しながら感度において、シングルタスクモデルよりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1851272788128644
• License:
• Abstract: Limited accessibility to neurological care leads to underdiagnosed Parkinson's Disease (PD), preventing early intervention. Existing AI-based PD detection methods primarily focus on unimodal analysis of motor or speech tasks, overlooking the multifaceted nature of the disease. To address this, we introduce a large-scale, multi-task video dataset consisting of 1102 sessions (each containing videos of finger tapping, facial expression, and speech tasks captured via webcam) from 845 participants (272 with PD). We propose a novel Uncertainty-calibrated Fusion Network (UFNet) that leverages this multimodal data to enhance diagnostic accuracy. UFNet employs independent task-specific networks, trained with Monte Carlo Dropout for uncertainty quantification, followed by self-attended fusion of features, with attention weights dynamically adjusted based on task-specific uncertainties. To ensure patient-centered evaluation, the participants were randomly split into three sets: 60% for training, 20% for model selection, and 20% for final performance evaluation. UFNet significantly outperformed single-task models in terms of accuracy, area under the ROC curve (AUROC), and sensitivity while maintaining non-inferior specificity. Withholding uncertain predictions further boosted the performance, achieving 88.0+-0.3%$ accuracy, 93.0+-0.2% AUROC, 79.3+-0.9% sensitivity, and 92.6+-0.3% specificity, at the expense of not being able to predict for 2.3+-0.3% data (+- denotes 95% confidence interval). Further analysis suggests that the trained model does not exhibit any detectable bias across sex and ethnic subgroups and is most effective for individuals aged between 50 and 80. Requiring only a webcam and microphone, our approach facilitates accessible home-based PD screening, especially in regions with limited healthcare resources.
• Abstract（参考訳）: 神経学的治療への限られたアクセシビリティはパーキンソン病(PD)を診断し、早期の介入を防ぐ。 既存のAIベースのPD検出手法は、主に、疾患の多面的な性質を見越して、運動や音声タスクの単調な分析に焦点を当てている。 そこで本研究では,845名の参加者(PDで272名)から1102名のセッション(指のタップ,表情,ウェブカメラでキャプチャした音声タスクを含むビデオ)からなる大規模マルチタスクビデオデータセットを提案する。 本稿では,このマルチモーダルデータを利用して診断精度を向上させる不確実性校正核融合ネットワーク(UFNet)を提案する。 UFNetは、モンテカルロ・ドロップアウト(英語版)で不確実性定量化のために訓練された独立したタスク固有ネットワークを採用しており、それに続いて、タスク固有不確実性に基づいて注意重みを動的に調整する自己調整された特徴の融合を行っている。 患者中心の評価を確実にするために、被験者はランダムに、トレーニングの60%、モデル選択の20%、最終的なパフォーマンス評価の20%の3つのセットに分けられた。 UFNetは、精度、ORC曲線下(AUROC)の面積、非隣接特異性を維持しながら感度において、シングルタスクモデルよりも優れていた。 不確実な予測を控えると、パフォーマンスをさらに向上させ、88.0+-0.3%の精度、93.0+-0.2%のAUROC、79.3+-0.9%の感度、92.6+-0.3%の特異性を達成した(+-は95%の信頼区間を表す)。 さらに分析したところ、この訓練されたモデルは性別と民族のサブグループ間で検出可能な偏見を示さず、50歳から80歳までの個人に最も効果的であることが示唆された。 医療資源が限られている地域では,Webカメラとマイクのみを必要とするため,ホームベースのPDスクリーニングが容易に行える。

関連論文リスト

• Brain Tumor Classification on MRI in Light of Molecular Markers [61.77272414423481]
  1p/19q遺伝子の同時欠失は、低グレードグリオーマの臨床成績と関連している。 本研究の目的は,MRIを用いた畳み込みニューラルネットワークを脳がん検出に活用することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-29T07:04:26Z)
• Mpox Screen Lite: AI-Driven On-Device Offline Mpox Screening for Low-Resource African Mpox Emergency Response [0.0]
  2024年のMpoxの流行は、特にアフリカで重篤な1bの出現で、資源制限された環境での診断能力に重大なギャップが浮き彫りになっている。 本研究の目的は、低リソース環境でオフラインで動作するように設計されたMpox用のAI駆動オンデバイススクリーニングツールの開発と評価である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-05T11:18:34Z)
• PPINtonus: Early Detection of Parkinson's Disease Using Deep-Learning Tonal Analysis [0.0]
  PPINtonusはパーキンソン病の早期発見システムである。 深層学習音素解析を用いて、神経学的検査の代替手段を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-03T01:07:42Z)
• Using Pre-training and Interaction Modeling for ancestry-specific disease prediction in UK Biobank [69.90493129893112]
  近年のゲノムワイド・アソシエーション(GWAS)研究は、複雑な形質の遺伝的基盤を明らかにしているが、非ヨーロッパ系個体の低発現を示している。 そこで本研究では,マルチオミクスデータを用いて,多様な祖先間での疾患予測を改善することができるかを評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-26T16:39:50Z)
• A Federated Learning Framework for Stenosis Detection [70.27581181445329]
  本研究は,冠動脈造影画像(CA)の狭窄検出におけるFL(Federated Learning)の使用について検討した。 アンコナのOspedale Riuniti(イタリア)で取得した200人の患者1219枚の画像を含む2施設の異種データセットについて検討した。 データセット2には、文献で利用可能な90人の患者からの7492のシーケンシャルな画像が含まれている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-30T11:13:40Z)
• Unmasking Parkinson's Disease with Smile: An AI-enabled Screening Framework [3.673889641081601]
  PD患者256名を含む1,059名から,3,871本のビデオを収集した。 顔表情の低下を特徴とするPDの著明な症状である視力低下に関連する特徴を抽出した。 これらの特徴に基づいてトレーニングされたAIモデルのアンサンブルは89.7%の精度に達し、受信者動作特性(AUROC)は89.3%となった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-03T18:23:37Z)
• Sparse Dynamical Features generation, application to Parkinson's Disease diagnosis [0.0]
  本稿では,脳波の動的,頻度,時間的内容を用いて脳の機能に着想を得た新しいアプローチを提案する。 本手法は,N=50名の被験者を含む3眼球聴覚タスク中に記録された脳波信号を含む公開データセットを用いて評価し,そのうち25名がPDに罹患した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-20T22:39:29Z)
• EMT-NET: Efficient multitask network for computer-aided diagnosis of breast cancer [58.720142291102135]
  乳腺腫瘍の分類と分別を同時に行うための,効率的で軽量な学習アーキテクチャを提案する。 腫瘍分類ネットワークにセグメンテーションタスクを組み込むことにより,腫瘍領域に着目したバックボーンネットワークで表現を学習する。 腫瘍分類の精度、感度、特異性はそれぞれ88.6%、94.1%、85.3%である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-13T05:24:40Z)
• MOMO -- Deep Learning-driven classification of external DICOM studies for PACS archivation [0.9498643829295902]
  MOMO(Modality Mapping and Orchestration)は、このマッピングプロセスを自動化するためのディープラーニングベースのアプローチである。 既存のラベルを持つ11,934個の画像シリーズが、地元の病院のPACSデータベースから検索され、ニューラルネットワークを訓練した。 MOMOは精度の大きなマージンと予測力(99.29%の予測力、92.71%の精度、2.63%のマイナーエラー)で上回る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-01T17:16:41Z)
• IA-GCN: Interpretable Attention based Graph Convolutional Network for Disease prediction [47.999621481852266]
  タスクに対する入力特徴の臨床的関連性を解釈する,解釈可能なグラフ学習モデルを提案する。 臨床シナリオでは、そのようなモデルは、臨床専門家が診断および治療計画のためのより良い意思決定を支援することができる。 本研究では,Tadpoleの平均精度が3.2%,UKBBジェンダーが1.6%,UKBB年齢予測タスクが2%と,比較方法と比較して優れた性能を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-29T13:04:02Z)
• UNITE: Uncertainty-based Health Risk Prediction Leveraging Multi-sourced Data [81.00385374948125]
  我々はUNcertaInTyベースのhEalth Risk Prediction(UNITE)モデルを提案する。 UNITEは、複数ソースの健康データを活用した正確な疾患リスク予測と不確実性推定を提供する。 非アルコール性脂肪肝疾患(NASH)とアルツハイマー病(AD)の実態予測タスクにおけるUNITEの評価を行った。 UNITEはAD検出のF1スコアで最大0.841点、NASH検出のPR-AUCで最大0.609点を達成し、最高のベースラインで最大19%の高パフォーマンスを達成している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-22T02:28:11Z)

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。