Fugu-MT 論文翻訳(概要): MUSE-Net: Missingness-aware mUlti-branching Self-attention Encoder for Irregular Longitudinal Electronic Health Records

論文の概要: MUSE-Net: Missingness-aware mUlti-branching Self-attention Encoder for Irregular Longitudinal Electronic Health Records

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.00840v1
Date: Sun, 30 Jun 2024 21:54:41 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-04 01:17:19.482164
Title: MUSE-Net: Missingness-aware mUlti-branching Self-attention Encoder for Irregular Longitudinal Electronic Health Records
Title（参考訳）: MUSE-Net:不規則縦型電子健康記録用mUlti-branching Self-attention Encoder
Authors: Zekai Wang, Tieming Liu, Bing Yao,
Abstract要約: データ駆動型疾患予測のための縦型EMHのモデル化における課題に対処するため、ミススティングネスを意識したmUlti-branching Self-attention (MUSE-Net)を提案する。合成と実世界の両方のデータセットを用いて,提案したMUSE-Netを評価する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.130065253661147
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The era of big data has made vast amounts of clinical data readily available, particularly in the form of electronic health records (EHRs), which provides unprecedented opportunities for developing data-driven diagnostic tools to enhance clinical decision making. However, the application of EHRs in data-driven modeling faces challenges such as irregularly spaced multi-variate time series, issues of incompleteness, and data imbalance. Realizing the full data potential of EHRs hinges on the development of advanced analytical models. In this paper, we propose a novel Missingness-aware mUlti-branching Self-attention Encoder (MUSE-Net) to cope with the challenges in modeling longitudinal EHRs for data-driven disease prediction. The MUSE-Net leverages a multi-task Gaussian process (MGP) with missing value masks for data imputation, a multi-branching architecture to address the data imbalance problem, and a time-aware self-attention encoder to account for the irregularly spaced time interval in longitudinal EHRs. We evaluate the proposed MUSE-Net using both synthetic and real-world datasets. Experimental results show that our MUSE-Net outperforms existing methods that are widely used to investigate longitudinal signals.
Abstract（参考訳）: ビッグデータの時代は、特に電子健康記録(EHRs)の形で、膨大な臨床データを入手しやすくし、臨床意思決定を強化するためにデータ駆動診断ツールを開発する前例のない機会を提供している。しかし、データ駆動モデリングにおける EHR の適用は、不規則な空間を持つ多変量時系列、不完全性の問題、データ不均衡といった課題に直面している。 EHRの完全なデータポテンシャルを実現するには、高度な分析モデルの開発が必要である。本稿では,データ駆動型疾患予測のための縦型EHRのモデル化における課題に対処するために,ミススティングネス対応のmUlti-branching Self-attention Encoder (MUSE-Net)を提案する。 MUSE-Netは、データ計算に価値マスクが欠けているマルチタスクガウスプロセス(MGP)、データ不均衡問題に対処するマルチブランチアーキテクチャ、縦 EHR における不規則に間隔を割った時間的自己アテンションエンコーダを利用する。合成と実世界の両方のデータセットを用いて,提案したMUSE-Netを評価する。実験の結果,MUSE-Netは長手信号の探索に広く用いられている既存手法よりも優れていた。

関連論文リスト

CoSTI: Consistency Models for (a faster) Spatio-Temporal Imputation [0.0]
CoSTIは、推論時間を劇的に削減しつつ、DDPMに匹敵する計算品質を達成するために一貫性トレーニングを採用している。複数のデータセットとデータシナリオをまたいだCoSTIを評価し、拡散モデルと同等のパフォーマンスで、計算時間を最大98%削減することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (2025-01-31T18:14:28Z)
CAAT-EHR: Cross-Attentional Autoregressive Transformer for Multimodal Electronic Health Record Embeddings [0.0]
本稿では,タスク非依存の縦埋め込みを生のEHRデータから生成する新しいアーキテクチャであるCAAT-EHRを紹介する。自己回帰デコーダは、事前訓練中に将来の時刻データを予測してエンコーダを補完し、その結果の埋め込みが時間的整合性と整合性を維持する。
論文参考訳（メタデータ） (2025-01-31T05:00:02Z)
Scaling Wearable Foundation Models [54.93979158708164]
センサ基礎モデルのスケーリング特性を計算,データ,モデルサイズにわたって検討する。最大4000万時間分の心拍数、心拍変動、心電図活動、加速度計、皮膚温度、および1分間のデータを用いて、私たちはLSMを作成します。この結果から,LSMのスケーリング法則は,時間とセンサの両面において,計算や外挿などのタスクに対して確立されている。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-17T15:08:21Z)
Synthesizing Multimodal Electronic Health Records via Predictive Diffusion Models [69.06149482021071]
EHRPDと呼ばれる新しいEHRデータ生成モデルを提案する。時間間隔推定を組み込んだ拡散モデルである。我々は2つの公開データセットで実験を行い、忠実さ、プライバシー、実用性の観点からEPHPDを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-20T02:20:23Z)
Computationally and Memory-Efficient Robust Predictive Analytics Using Big Data [0.0]
本研究では、データ不確実性、ストレージ制限、ビッグデータを用いた予測データ駆動モデリングの課題をナビゲートする。本稿では,ロバスト主成分分析(RPCA)を有効ノイズ低減と外乱除去に利用し,最適センサ配置(OSP)を効率的なデータ圧縮・記憶に活用する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-27T22:39:08Z)
DynImp: Dynamic Imputation for Wearable Sensing Data Through Sensory and Temporal Relatedness [78.98998551326812]
従来の手法では、データの時系列ダイナミクスと、異なるセンサーの特徴の関連性の両方をめったに利用していない、と我々は主張する。我々はDynImpと呼ばれるモデルを提案し、特徴軸に沿って近接する隣人と異なる時間点の欠如を扱う。本手法は, 関連センサのマルチモーダル性特性を活かし, 履歴時系列のダイナミックスから学習し, 極端に欠落した状態でデータを再構築することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2022-09-26T21:59:14Z)
Multi-Label Clinical Time-Series Generation via Conditional GAN [23.380183382491495]
MTGAN(Multi-label Time-Series GAN)を用いて,EMHデータと不均衡な疾患を生成する。批評家はワッサースタイン距離を用いてスコアを与え、データと時間的特徴の両方を考慮することで、合成サンプルから実際のサンプルを認識する。実験により, MTGANの合成データの品質と実効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2022-04-10T23:30:07Z)
Mixed Effects Neural ODE: A Variational Approximation for Analyzing the Dynamics of Panel Data [50.23363975709122]
パネルデータ解析に(固定・ランダムな)混合効果を取り入れたME-NODEという確率モデルを提案する。我々は、Wong-Zakai定理によって提供されるSDEの滑らかな近似を用いて、我々のモデルを導出できることを示す。次に、ME-NODEのためのエビデンスに基づく下界を導出し、(効率的な)トレーニングアルゴリズムを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-02-18T22:41:51Z)
Adaptive Anomaly Detection for Internet of Things in Hierarchical Edge Computing: A Contextual-Bandit Approach [81.5261621619557]
階層エッジコンピューティング(HEC)を用いた適応型異常検出手法を提案する。まず,複雑性を増した複数のDNNモデルを構築し,それぞれを対応するHEC層に関連付ける。そこで我々は、文脈帯域問題として定式化され、強化学習ポリシーネットワークを用いて解決される適応モデル選択スキームを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-08-09T08:45:47Z)
Handling Non-ignorably Missing Features in Electronic Health Records Data Using Importance-Weighted Autoencoders [8.518166245293703]
本稿では,生体データのランダムなパターンではなく,欠落を柔軟に扱うために,重要度重み付きオートエンコーダ(iwaes)と呼ばれるvaesの新たな拡張を提案する。提案手法は,組み込みニューラルネットワークを用いて欠落機構をモデル化し,欠落機構の正確な形式を事前に指定する必要をなくした。
論文参考訳（メタデータ） (2021-01-18T22:53:29Z)
TadGAN: Time Series Anomaly Detection Using Generative Adversarial Networks [73.01104041298031]
TadGANは、GAN(Generative Adversarial Networks)上に構築された教師なしの異常検出手法である。時系列の時間相関を捉えるために,ジェネレータと批評家のベースモデルとしてLSTMリカレントニューラルネットワークを用いる。提案手法の性能と一般化性を示すため,いくつかの異常スコアリング手法を検証し,最も適した手法を報告する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-09-16T15:52:04Z)

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。