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/2411.00916v2
• Date: Fri, 08 Nov 2024 09:09:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-11 14:53:03.072152
• 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, 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）: 6.196283036344105
• 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。

関連論文リスト

• Unsupervised Machine Learning for Osteoporosis Diagnosis Using Singh Index Clustering on Hip Radiographs [0.0]
  Singh Index (SI) は単純で半定量的な骨粗しょう症の診断方法である。 本研究は, 機械学習アルゴリズムを用いて, ラジオグラフからのSI識別を自動化することを目的とする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-22T08:44:43Z)
• MAPUNetR: A Hybrid Vision Transformer and U-Net Architecture for Efficient and Interpretable Medical Image Segmentation [0.0]
  本稿では,医用画像セグメンテーションのためのU-Netフレームワークを用いて,トランスフォーマーモデルの強度を相乗化する新しいアーキテクチャMAPUNetRを紹介する。 本モデルでは,分解能保存課題に対処し,セグメンテーションされた領域に着目したアテンションマップを導入し,精度と解釈可能性を高める。 臨床実習における医用画像セグメンテーションの強力なツールとして,本モデルが安定した性能と可能性を維持していることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-29T16:52:57Z)
• Fusion of Diffusion Weighted MRI and Clinical Data for Predicting Functional Outcome after Acute Ischemic Stroke with Deep Contrastive Learning [1.4149937986822438]
  ストロークは、25歳以上の成人の約4分の1に影響する一般的な神経疾患である。 AUCでは0.87,0.80,80.45%,F1スコアでは80.45%,精度では0。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-16T18:51:42Z)
• Optimizing Skin Lesion Classification via Multimodal Data and Auxiliary Task Integration [54.76511683427566]
  本研究は, スマートフォンで撮影した画像と本質的な臨床および人口統計情報を統合することで, 皮膚病変を分類する新しいマルチモーダル手法を提案する。 この手法の特徴は、超高解像度画像予測に焦点を当てた補助的なタスクの統合である。 PAD-UFES20データセットを用いて,様々なディープラーニングアーキテクチャを用いて実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-16T05:16:20Z)
• XAI for In-hospital Mortality Prediction via Multimodal ICU Data [57.73357047856416]
  マルチモーダルICUデータを用いて病院内死亡率を予測するための,効率的で説明可能なAIソリューションを提案する。 我々は,臨床データから異種入力を受信し,意思決定を行うマルチモーダル・ラーニングを我々のフレームワークに導入する。 我々の枠組みは、医療研究において重要な要素の発見を容易にする他の臨床課題に容易に移行することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-29T14:28:04Z)
• SCALP -- Supervised Contrastive Learning for Cardiopulmonary Disease Classification and Localization in Chest X-rays using Patient Metadata [10.269187107011934]
  そこで我々は,自己監督型コントラストアプローチを教師付き設定に拡張する,エンドツーエンドフレームワークであるSCALPを紹介した。 SCALPは同一患者(陽性キー)から胸部X線を抽出し、異なる患者(陰キー)から胸部X線を分離する 実験により,SCALPは,分類タスクと局所化タスクの両方において,有意な差で既存のベースラインを上回っていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-27T21:38:12Z)
• Variational Knowledge Distillation for Disease Classification in Chest X-Rays [102.04931207504173]
  我々は,X線に基づく疾患分類のための新しい確率的推論フレームワークである反復的知識蒸留(VKD)を提案する。 提案手法の有効性を,X線画像とEHRを用いた3つの公開ベンチマークデータセットに示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-19T14:13:56Z)
• Many-to-One Distribution Learning and K-Nearest Neighbor Smoothing for Thoracic Disease Identification [83.6017225363714]
  ディープラーニングは、病気の識別性能を改善するための最も強力なコンピュータ支援診断技術となった。 胸部X線撮影では、大規模データの注釈付けには専門的なドメイン知識が必要で、時間を要する。 本論文では、単一モデルにおける疾患同定性能を改善するために、複数対1の分布学習(MODL)とK-nearest neighbor smoothing(KNNS)手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-26T02:29:30Z)
• Explaining Clinical Decision Support Systems in Medical Imaging using Cycle-Consistent Activation Maximization [112.2628296775395]
  ディープニューラルネットワークを用いた臨床意思決定支援は、着実に関心が高まりつつあるトピックとなっている。 臨床医は、その根底にある意思決定プロセスが不透明で理解しにくいため、この技術の採用をためらうことが多い。 そこで我々は,より小さなデータセットであっても,分類器決定の高品質な可視化を生成するCycleGANアクティベーションに基づく,新たな意思決定手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-09T14:39:27Z)
• Potential Features of ICU Admission in X-ray Images of COVID-19 Patients [8.83608410540057]
  本稿では,患者ICU入院ラベルを用いたデータセットから,重症度と相関する意味的特徴を抽出する手法を提案する。 この手法は、肺の病態を認識して意味的特徴を抽出するために訓練されたニューラルネットワークを使用する。 この方法では、学習した特徴の画像を選択でき、肺内の一般的な位置に関する情報を翻訳することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-26T13:48:39Z)
• Self-Training with Improved Regularization for Sample-Efficient Chest X-Ray Classification [80.00316465793702]
  挑戦的なシナリオで堅牢なモデリングを可能にするディープラーニングフレームワークを提案する。 その結果,85%のラベル付きデータを用いて,大規模データ設定で学習した分類器の性能に適合する予測モデルを構築することができた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-03T02:36:00Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。