論文の概要: Addressing Asynchronicity in Clinical Multimodal Fusion via Individualized Chest X-ray Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.17918v1
• Date: Wed, 23 Oct 2024 14:34:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-24 13:57:28.277580
• Title: Addressing Asynchronicity in Clinical Multimodal Fusion via Individualized Chest X-ray Generation
• Title（参考訳）: クリニカルマルチモーダル固定術における胸部X線像の個別化による同時性の検討
• Authors: Wenfang Yao, Chen Liu, Kejing Yin, William K. Cheung, Jing Qin,
• Abstract要約: 本稿では,胸部X線像の最新の画像表現を動的に生成するDDL-CXRを提案する。 提案手法は,従来のCXR画像とERH時系列を戦略的に条件付けした患者特異的生成のための潜時拡散モデルを利用する。 MIMICデータセットを用いた実験は、提案モデルがマルチモーダル融合における非同期性に効果的に対応し、既存の手法を一貫して上回ることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.658627367126009
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• Abstract: Integrating multi-modal clinical data, such as electronic health records (EHR) and chest X-ray images (CXR), is particularly beneficial for clinical prediction tasks. However, in a temporal setting, multi-modal data are often inherently asynchronous. EHR can be continuously collected but CXR is generally taken with a much longer interval due to its high cost and radiation dose. When clinical prediction is needed, the last available CXR image might have been outdated, leading to suboptimal predictions. To address this challenge, we propose DDL-CXR, a method that dynamically generates an up-to-date latent representation of the individualized CXR images. Our approach leverages latent diffusion models for patient-specific generation strategically conditioned on a previous CXR image and EHR time series, providing information regarding anatomical structures and disease progressions, respectively. In this way, the interaction across modalities could be better captured by the latent CXR generation process, ultimately improving the prediction performance. Experiments using MIMIC datasets show that the proposed model could effectively address asynchronicity in multimodal fusion and consistently outperform existing methods.
• Abstract（参考訳）: 電子健康記録(EHR)や胸部X線画像(CXR)などのマルチモーダルな臨床データを統合することは臨床予測タスクに特に有用である。 しかし、時間的設定では、マルチモーダルデータは本質的に非同期であることが多い。 EHRは連続的に回収できるが、CXRは高いコストと放射線線量のために、一般的にずっと長い間隔で採取される。 臨床的予測が必要な場合、最後のCXR画像は時代遅れになり、至適の予測に繋がる可能性がある。 この課題に対処するために,個人化されたCXR画像の最新の潜在表現を動的に生成するDDL-CXRを提案する。 提案手法は,CXR画像とERH時系列を戦略的に条件付けした患者特異的世代に対する潜伏拡散モデルを用いて,解剖学的構造と疾患進行に関する情報を提供する。 このようにして、モード間の相互作用は、潜伏したCXR生成プロセスによりよりよく捕捉され、最終的に予測性能が向上する。 MIMICデータセットを用いた実験は、提案モデルがマルチモーダル融合における非同期性に効果的に対応し、既存の手法を一貫して上回ることを示す。

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