論文の概要: Multi-Agent Reasoning for Cardiovascular Imaging Phenotype Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.03460v2
- Date: Mon, 08 Sep 2025 09:13:41 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-09 14:07:03.163076
- Title: Multi-Agent Reasoning for Cardiovascular Imaging Phenotype Analysis
- Title（参考訳）: 心血管画像解析のためのマルチエージェント推論
- Authors: Weitong Zhang, Mengyun Qiao, Chengqi Zang, Steven Niederer, Paul M Matthews, Wenjia Bai, Bernhard Kainz,
- Abstract要約: 心のためのマルチエージェント探索シナジー(MESHAgents)について紹介する
私たちは、自発的に洞察を生成し、収束する、AIエージェントの複数の学際的なチームを編成します。
本研究は, 心臓および大動脈の表現型を画像化するための人口ベース研究を通じて, システムの能力を実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.774887558530565
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Identifying associations between imaging phenotypes, disease risk factors, and clinical outcomes is essential for understanding disease mechanisms. However, traditional approaches rely on human-driven hypothesis testing and selection of association factors, often overlooking complex, non-linear dependencies among imaging phenotypes and other multi-modal data. To address this, we introduce Multi-agent Exploratory Synergy for the Heart (MESHAgents): a framework that leverages large language models as agents to dynamically elicit, surface, and decide confounders and phenotypes in association studies. Specifically, we orchestrate a multi-disciplinary team of AI agents, which spontaneously generate and converge on insights through iterative, self-organizing reasoning. The framework dynamically synthesizes statistical correlations with multi-expert consensus, providing an automated pipeline for phenome-wide association studies (PheWAS). We demonstrate the system's capabilities through a population-based study of imaging phenotypes of the heart and aorta. MESHAgents autonomously uncovered correlations between imaging phenotypes and a wide range of non-imaging factors, identifying additional confounder variables beyond standard demographic factors. Validation on diagnosis tasks reveals that MESHAgents-discovered phenotypes achieve performance comparable to expert-selected phenotypes, with mean AUC differences as small as $-0.004_{\pm0.010}$ on disease classification tasks. Notably, the recall score improves for 6 out of 9 disease types. Our framework provides clinically relevant imaging phenotypes with transparent reasoning, offering a scalable alternative to expert-driven methods.
- Abstract（参考訳）: 画像表現型、疾患危険因子、臨床結果の関連性は、疾患のメカニズムを理解するために不可欠である。
しかしながら、従来のアプローチは人間主導の仮説テストと関連因子の選択に依存しており、しばしば画像表現型やその他のマルチモーダルデータ間の複雑で非線形な依存関係を見落としている。
そこで我々は,Multi-agent Exploratory Synergy for the Heart (MESHAgents)を紹介した。
具体的には、AIエージェントによる複数の学際的なチームを編成し、反復的で自己組織化された推論を通じて自発的に洞察を生成し、収束させる。
このフレームワークはマルチエキスパートのコンセンサスと統計的相関を動的に合成し、現象ワイド・アソシエーション研究(PheWAS)のための自動パイプラインを提供する。
本研究は, 心臓および大動脈の表現型を画像化するための人口ベース研究を通じて, システムの能力を実証する。
MESHAgentsは、画像表現型と幅広い非画像要素の相関を自律的に発見した。
診断タスクのバリデーションにより,MESHAgentsが検出した表現型は専門家選択表現型に匹敵する性能を示し,AUCの差は疾患分類タスクで$-0.004_{\pm0.010である。
特に、リコールスコアは9種類中6種類で改善する。
本フレームワークは, 臨床的に関連性のある画像表現型を透過的推論で提供し, 専門家主導の方法に代わるスケーラブルな代替手段を提供する。
関連論文リスト
- Causal Disentanglement for Robust Long-tail Medical Image Generation [80.15257897500578]
そこで本研究では,病的特徴と構造的特徴を独立に生成する新しい医用画像生成フレームワークを提案する。
本稿では,病理所見から導かれる拡散モデルを用いて病理像をモデル化し,種々の対物画像の生成を可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-20T01:54:18Z) - Multimodal Neurodegenerative Disease Subtyping Explained by ChatGPT [15.942849233189664]
アルツハイマー病は最も多い神経変性疾患である。
現在のデータ駆動型アプローチでは、ADまたは関連する障害の後期段階でサブタイプを分類することができるが、無症状またはプロドロマル段階の予測では困難である。
本稿では,AD患者を早期にサブタイプに分類するために,画像,遺伝学,臨床評価などの早期指標を用いたマルチモーダルフレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-31T19:30:04Z) - Multimodal Pathology Image Search Between H&E Slides and Multiplexed
Immunofluorescent Images [0.0]
本稿では,変分オートエンコーダ (VAE) 潜時空間上の動的時間ワープ (DTW) を用いたマルチモーダル画像検索手法を提案する。
VAEのトレーニングとDTWの適用を通じて、mIFとH&Eのスライドを調整および比較する。
本手法は, 形態学的H&EデータとmIFの免疫フェノタイピングを併用することにより, 鑑別診断と治療決定を改善する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-11T21:30:20Z) - Ambiguous Medical Image Segmentation using Diffusion Models [60.378180265885945]
我々は,グループ洞察の分布を学習することで,複数の可算出力を生成する単一拡散モデルに基づくアプローチを提案する。
提案モデルでは,拡散の固有のサンプリングプロセスを利用してセグメンテーションマスクの分布を生成する。
その結果,提案手法は既存の最先端曖昧なセグメンテーションネットワークよりも優れていることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-10T17:58:22Z) - Unsupervised ensemble-based phenotyping helps enhance the
discoverability of genes related to heart morphology [57.25098075813054]
我々はUn Phenotype Ensemblesという名の遺伝子発見のための新しいフレームワークを提案する。
教師なしの方法で学習された表現型のセットをプールすることで、冗長だが非常に表現性の高い表現を構築する。
これらの表現型は、(GWAS)を介して分析され、高い自信と安定した関連のみを保持する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-07T18:36:44Z) - Self-supervised multimodal neuroimaging yields predictive
representations for a spectrum of Alzheimer's phenotypes [27.331511924585023]
この研究は、マルチモーダル・ニューロイメージングデータから複数の表現を学習するための、新しいマルチスケール協調フレームワークを提案する。
本稿では,情報誘導バイアスの一般的な分類法を提案する。
自己教師型モデルでは,事前トレーニング中にラベルにアクセスすることなく,障害関連脳領域とマルチモーダルリンクを明らかにする。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-07T01:37:19Z) - rfPhen2Gen: A machine learning based association study of brain imaging
phenotypes to genotypes [71.1144397510333]
56個の脳画像QTを用いてSNPを予測する機械学習モデルを学習した。
アルツハイマー病(AD)リスク遺伝子APOEのSNPは、ラスソとランダムな森林に対して最低のRMSEを有していた。
ランダム・フォレストは、線形モデルによって優先順位付けされなかったが、脳関連疾患と関連があることが知られている追加のSNPを特定した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-31T20:15:22Z) - Factored Attention and Embedding for Unstructured-view Topic-related
Ultrasound Report Generation [70.7778938191405]
本研究では,非構造的トピック関連超音波レポート生成のための新しい因子的注意・埋め込みモデル(FAE-Gen)を提案する。
提案したFAE-Genは主に2つのモジュール、すなわちビュー誘導因子の注意とトピック指向因子の埋め込みから構成されており、異なるビューで均質および不均一な形態的特徴を捉えている。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-12T15:24:03Z) - Interpretable multimodal fusion networks reveal mechanisms of brain
cognition [26.954460880062506]
我々は,自動診断と結果解釈を同時に行うことができる,解釈可能なマルチモーダル融合モデルgCAM-CCLを開発した。
脳画像遺伝学的研究におけるgCAM-CCLモデルの有効性を検証し,gCAM-CCLの分類と機構解析の両面において良好な性能を示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-16T18:52:50Z) - Semi-supervised Medical Image Classification with Relation-driven
Self-ensembling Model [71.80319052891817]
医用画像分類のための関係駆動型半教師付きフレームワークを提案する。
これは、摂動下で与えられた入力の予測一貫性を促進することでラベルのないデータを利用する。
本手法は,シングルラベルおよびマルチラベル画像分類のシナリオにおいて,最先端の半教師付き学習手法よりも優れる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-15T06:57:54Z) - Towards Patient Record Summarization Through Joint Phenotype Learning in
HIV Patients [1.598617270887469]
本研究では、構造化データと非構造化データにまたがる多数の表現型/プロブレムを共同で学習する、教師なし表現型化手法を提案する。
我々は,大都市医療施設のHIVクリニックから患者を表現型化する実験を行った。
臨床専門家による評価では,学習した表現型とその関連性は臨床的に有効であることが判明した。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-03-09T15:41:58Z)
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。