論文の概要: Bayes-CATSI: A variational Bayesian approach for medical time series data imputation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.01847v1
• Date: Fri, 4 Oct 2024 01:55:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-04 14:34:44.432470
• Title: Bayes-CATSI: A variational Bayesian approach for medical time series data imputation
• Title（参考訳）: Bayes-CATSI:医療時系列データ計算のための変分ベイズ的アプローチ
• Authors: Omkar Kulkarni, Rohitash Chandra,
• Abstract要約: ベイジアン文脈対応時系列計算(Bayes-CATSI)フレームワークを提案する。 脳電図(EEG)、脳電図(EOG)、筋電図(EMG)、心電図(EKG)の時系列を考察する。 その結果,ベイズCATSIは不確実な定量化を提供するだけでなく,CATSIモデルよりも優れた計算性能が得られることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.196629787330046
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Medical time series datasets feature missing values that need data imputation methods, however, conventional machine learning models fall short due to a lack of uncertainty quantification in predictions. Among these models, the CATSI (Context-Aware Time Series Imputation) stands out for its effectiveness by incorporating a context vector into the imputation process, capturing the global dependencies of each patient. In this paper, we propose a Bayesian Context-Aware Time Series Imputation (Bayes-CATSI) framework which leverages uncertainty quantification offered by variational inference. We consider the time series derived from electroencephalography (EEG), electrooculography (EOG), electromyography (EMG), electrocardiology (EKG). Variational Inference assumes the shape of the posterior distribution and through minimization of the Kullback-Leibler(KL) divergence it finds variational densities that are closest to the true posterior distribution. Thus , we integrate the variational Bayesian deep learning layers into the CATSI model. Our results show that Bayes-CATSI not only provides uncertainty quantification but also achieves superior imputation performance compared to the CATSI model. Specifically, an instance of Bayes-CATSI outperforms CATSI by 9.57 %. We provide an open-source code implementation for applying Bayes-CATSI to other medical data imputation problems.
• Abstract（参考訳）: 医療時系列データセットは、データ計算方法を必要とする欠落した値を特徴としているが、従来の機械学習モデルは予測における不確実な定量化の欠如により不足している。 これらのモデルの中で、CATSI(Context-Aware Time Series Imputation)は、各患者のグローバルな依存関係をキャプチャして、コンテキストベクトルをインプットプロセスに組み込むことで、その効果を際立たせる。 本稿では,変分推論による不確実性定量化を利用したベイズ時間系列計算(Bayes-CATSI)フレームワークを提案する。 脳波(EEG)、脳波(EOG)、筋電図(EMG)、心電図(EKG)の時系列を考察した。 変分推論は後部分布の形状を仮定し、クルバック・リーバー(KL)の発散を最小化することで、真の後部分布に最も近い変分密度を求める。 そこで我々は,変分ベイズディープラーニング層をCATSIモデルに統合した。 その結果,ベイズCATSIは不確実な定量化を提供するだけでなく,CATSIモデルよりも優れた計算性能が得られることがわかった。 具体的には、Bayes-CATSIのインスタンスはCATSIを9.57%上回っている。 ベイズCATSIを他の医療データ計算問題に適用するためのオープンソースコード実装を提供する。

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