論文の概要: Enhancing Osteoporosis Detection: An Explainable Multi-Modal Learning Framework with Feature Fusion and Variable Clustering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.00916v1
• Date: Fri, 01 Nov 2024 13:58:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:43:21.837628
• Title: Enhancing Osteoporosis Detection: An Explainable Multi-Modal Learning Framework with Feature Fusion and Variable Clustering
• Title（参考訳）: 骨粗しょう症検出の強化:特徴融合と可変クラスタリングによる説明可能な多モード学習フレームワーク
• Authors: Mehdi Hosseini Chagahi, Saeed Mohammadi Dashtaki, Niloufar Delfan, Nadia Mohammadi, Alireza Samari, Behzad Moshiri, Md. Jalil Piran, U. Rajendra Acharya, Oliver Faust,
• Abstract要約: 骨粗しょう症は、特に高齢者の骨折リスクを高める一般的な病態である。 本研究は,臨床および画像データを統合し,診断精度とモデル解釈性を向上させる新しい多モード学習フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.513026005997613
• License:
• Abstract: Osteoporosis is a common condition that increases fracture risk, especially in older adults. Early diagnosis is vital for preventing fractures, reducing treatment costs, and preserving mobility. However, healthcare providers face challenges like limited labeled data and difficulties in processing medical images. This study presents a novel multi-modal learning framework that integrates clinical and imaging data to improve diagnostic accuracy and model interpretability. The model utilizes three pre-trained networks-VGG19, InceptionV3, and ResNet50-to extract deep features from X-ray images. These features are transformed using PCA to reduce dimensionality and focus on the most relevant components. A clustering-based selection process identifies the most representative components, which are then combined with preprocessed clinical data and processed through a fully connected network (FCN) for final classification. A feature importance plot highlights key variables, showing that Medical History, BMI, and Height were the main contributors, emphasizing the significance of patient-specific data. While imaging features were valuable, they had lower importance, indicating that clinical data are crucial for accurate predictions. This framework promotes precise and interpretable predictions, enhancing transparency and building trust in AI-driven diagnoses for clinical integration.
• Abstract（参考訳）: 骨粗しょう症は、特に高齢者の骨折リスクを高める一般的な病態である。 早期診断は骨折の予防、治療費の削減、移動性維持に不可欠である。 しかし、医療提供者は、ラベル付きデータの制限や、医療画像の処理の困難といった課題に直面している。 本研究は,臨床および画像データを統合し,診断精度とモデル解釈性を向上させる新しい多モード学習フレームワークを提案する。 このモデルは、VGG19、InceptionV3、ResNet50の3つの事前訓練ネットワークを用いて、X線画像から深い特徴を抽出する。 これらの特徴は、PCAを用いて次元を減らし、最も関連するコンポーネントに焦点を合わせるために変換される。 クラスタリングに基づく選択プロセスは、最も代表的なコンポーネントを特定し、そのコンポーネントを前処理された臨床データと組み合わせて、最終分類のために完全に接続されたネットワーク(FCN)を介して処理する。 特徴的重要性のプロットは重要な変数を強調し、メディカルヒストリー、BMI、ハイトが主なコントリビュータであり、患者固有のデータの重要性を強調している。 画像の特徴は有用であったが,その重要性は低く,臨床データが正確な予測に不可欠であることが示唆された。 このフレームワークは、正確で解釈可能な予測を促進し、透明性を高め、臨床統合のためのAI駆動診断への信頼を構築する。

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