論文の概要: Multi-task Learning Approach for Intracranial Hemorrhage Prognosis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.08784v2
• Date: Wed, 4 Sep 2024 15:52:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-06 19:18:56.580371
• Title: Multi-task Learning Approach for Intracranial Hemorrhage Prognosis
• Title（参考訳）: 多発性タスク学習による頭蓋内出血予後の検討
• Authors: Miriam Cobo, Amaia Pérez del Barrio, Pablo Menéndez Fernández-Miranda, Pablo Sanz Bellón, Lara Lloret Iglesias, Wilson Silva,
• Abstract要約: 本稿では,Glasgow Coma Scale と Age の3次元マルチタスク画像モデルを提案する。 提案手法は現状のベースライン画像モデルより優れており,CTスキャンのみを入力として用いた4名の脳神経科医と比較してICH予後に優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Prognosis after intracranial hemorrhage (ICH) is influenced by a complex interplay between imaging and tabular data. Rapid and reliable prognosis are crucial for effective patient stratification and informed treatment decision-making. In this study, we aim to enhance image-based prognosis by learning a robust feature representation shared between prognosis and the clinical and demographic variables most highly correlated with it. Our approach mimics clinical decision-making by reinforcing the model to learn valuable prognostic data embedded in the image. We propose a 3D multi-task image model to predict prognosis, Glasgow Coma Scale and age, improving accuracy and interpretability. Our method outperforms current state-of-the-art baseline image models, and demonstrates superior performance in ICH prognosis compared to four board-certified neuroradiologists using only CT scans as input. We further validate our model with interpretability saliency maps. Code is available at https://github.com/MiriamCobo/MultitaskLearning_ICH_Prognosis.git.
• Abstract（参考訳）: 頭蓋内出血(ICH)後の予後は,画像と表層データとの複雑な相互作用によって左右される。 迅速かつ信頼性の高い予後は、効果的な患者層化と情報的治療決定に不可欠である。 本研究は,画像に基づく予後の向上を目的として,予後と臨床および人口統計学の最も高い相関関係を示す頑健な特徴表現を学習することを目的とする。 本手法は,画像に埋め込まれた有意な予後データを学習するためにモデルを補強することにより,臨床上の意思決定を模倣する。 本稿では,Glasgow Coma Scale と Age の3次元マルチタスク画像モデルを提案する。 提案手法は現状のベースライン画像モデルより優れており,CTスキャンのみを入力として用いた4名の脳神経科医と比較してICH予後に優れていた。 さらに、解釈可能性の正当性マップを用いて、我々のモデルを検証した。 コードはhttps://github.com/MiriamCobo/MultitaskLearning_ICH_Prognosis.gitで公開されている。

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