論文の概要: Unscrambling disease progression at scale: fast inference of event permutations with optimal transport
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.14388v2
- Date: Wed, 30 Oct 2024 23:00:01 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-01 16:56:53.953239
- Title: Unscrambling disease progression at scale: fast inference of event permutations with optimal transport
- Title（参考訳）: 大規模に進行する疾患--最適輸送を用いた事象順列の高速推定
- Authors: Peter A. Wijeratne, Daniel C. Alexander,
- Abstract要約: 疾患進行モデルでは、慢性変性状態として、患者の特徴の変化の群レベルの時間的軌跡を推定する。
本研究では,Birkhoff polytopeに属する事象の潜在置換行列として,最適な輸送からモデル疾患進行へのアイデアを活用する。
実験は、シミュレーションにおけるノイズに対する速度、精度、堅牢性の増加を実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9087305408570945
- License:
- Abstract: Disease progression models infer group-level temporal trajectories of change in patients' features as a chronic degenerative condition plays out. They provide unique insight into disease biology and staging systems with individual-level clinical utility. Discrete models consider disease progression as a latent permutation of events, where each event corresponds to a feature becoming measurably abnormal. However, permutation inference using traditional maximum likelihood approaches becomes prohibitive due to combinatoric explosion, severely limiting model dimensionality and utility. Here we leverage ideas from optimal transport to model disease progression as a latent permutation matrix of events belonging to the Birkhoff polytope, facilitating fast inference via optimisation of the variational lower bound. This enables a factor of 1000 times faster inference than the current state of the art and, correspondingly, supports models with several orders of magnitude more features than the current state of the art can consider. Experiments demonstrate the increase in speed, accuracy and robustness to noise in simulation. Further experiments with real-world imaging data from two separate datasets, one from Alzheimer's disease patients, the other age-related macular degeneration, showcase, for the first time, pixel-level disease progression events in the brain and eye, respectively. Our method is low compute, interpretable and applicable to any progressive condition and data modality, giving it broad potential clinical utility.
- Abstract（参考訳）: 疾患進行モデルでは、慢性変性状態が出現するにつれて、患者の特徴の変化の群レベルの時間的軌跡を推定する。
病気の生物学やステージングシステムに関する独自の洞察を、個々のレベルの臨床ユーティリティで提供する。
離散モデルでは、疾患の進行は事象の潜在的な置換であり、各事象は、測定可能な異常となる特徴に対応する。
しかし, モデル次元と実用性を著しく制限したコンビネータ爆発により, 従来の極大近似を用いた置換推定が禁止される。
ここでは,Birkhoffポリトープに属する事象の潜在置換行列として,最適輸送からモデル疾患進行へのアイデアを活用し,変分下界の最適化による高速推論を容易にする。
これにより、現在の最先端よりも1000倍高速な推論が可能となり、それに対応して、現在の最先端よりも数桁多くの特徴を持つモデルをサポートすることができる。
実験は、シミュレーションにおけるノイズに対する速度、精度、堅牢性の増加を実証する。
アルツハイマー病患者と加齢関連黄斑変性患者の2つの別々のデータセットから得られた実世界の画像データによるさらなる実験は、それぞれ初めて、脳と眼のピクセルレベルの疾患進行現象を示す。
本手法は低計算量であり, 解釈可能であり, 進行条件やデータモダリティにも適用可能である。
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