論文の概要: Diagnosis of Pulmonary Hypertension by Integrating Multimodal Data with a Hybrid Graph Convolutional and Transformer Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.01025v1
• Date: Fri, 28 Mar 2025 01:14:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-03 19:59:19.10322
• Title: Diagnosis of Pulmonary Hypertension by Integrating Multimodal Data with a Hybrid Graph Convolutional and Transformer Network
• Title（参考訳）: ハイブリッドグラフ畳み込み・変圧器ネットワークを用いた多モードデータ統合による肺高血圧症の診断
• Abstract要約: 本研究は,深層学習に基づく肺高血圧症(PH)診断モデルの開発と評価である。 患者を非PH、毛細管前PH、または毛細管後PHに分類するように設計されている。 マルチモーダルデータを効果的に統合することで、臨床的な意思決定を支援することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.50971951245164
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Early and accurate diagnosis of pulmonary hypertension (PH) is essential for optimal patient management. Differentiating between pre-capillary and post-capillary PH is critical for guiding treatment decisions. This study develops and validates a deep learning-based diagnostic model for PH, designed to classify patients as non-PH, pre-capillary PH, or post-capillary PH. This retrospective study analyzed data from 204 patients (112 with pre-capillary PH, 32 with post-capillary PH, and 60 non-PH controls) at the First Affiliated Hospital of Nanjing Medical University. Diagnoses were confirmed through right heart catheterization. We selected 6 samples from each category for the test set (18 samples, 10%), with the remaining 186 samples used for the training set. This process was repeated 35 times for testing. This paper proposes a deep learning model that combines Graph convolutional networks (GCN), Convolutional neural networks (CNN), and Transformers. The model was developed to process multimodal data, including short-axis (SAX) sequences, four-chamber (4CH) sequences, and clinical parameters. Our model achieved a performance of Area under the receiver operating characteristic curve (AUC) = 0.81 +- 0.06(standard deviation) and Accuracy (ACC) = 0.73 +- 0.06 on the test set. The discriminative abilities were as follows: non-PH subjects (AUC = 0.74 +- 0.11), pre-capillary PH (AUC = 0.86 +- 0.06), and post-capillary PH (AUC = 0.83 +- 0.10). It has the potential to support clinical decision-making by effectively integrating multimodal data to assist physicians in making accurate and timely diagnoses.
• Abstract（参考訳）: 肺高血圧症(PH)の早期かつ正確な診断は最適な患者管理に不可欠である。 前毛細血管PHと後毛細血管PHの鑑別は治療決定の導出に重要である。 本研究は,患者を非PH,前毛細血管PH,後毛細管PHと分類するために設計されたPHの深層学習に基づく診断モデルを開発し,その妥当性を検証した。本研究は,南京医科大学附属病院における204症例(112例,前毛細管PH,32例,非PHコントロール60例)のデータを解析した。 右心カテーテルにて診断した。 テストセット毎に,各カテゴリから6つのサンプルを選択し,残りの186個のサンプルをトレーニングセットに使用した。 このプロセスはテストのために35回繰り返された。 本稿では,グラフ畳み込みニューラルネットワーク(GCN),畳み込みニューラルネットワーク(CNN),トランスフォーマーを組み合わせたディープラーニングモデルを提案する。 このモデルは、短軸(SAX)シーケンス、4つのチャンバー(4CH)シーケンス、臨床パラメータを含むマルチモーダルデータを処理するために開発された。 実験では,受信機動作特性曲線 (AUC) = 0.81 +- 0.06 (標準偏差) と精度 (ACC) = 0.73 +- 0.06 でエリアの性能を達成した。 非PH被験者(AUC = 0.74 +- 0.11)、前毛細血管PH(AUC = 0.86 +- 0.06)、後毛細管PH(AUC = 0.83 +- 0.10)である。 医師が正確かつタイムリーな診断を行うのを助けるために、効果的にマルチモーダルデータを統合することで、臨床上の意思決定を支援する可能性がある。

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