論文の概要: Uncovering Neuroimaging Biomarkers of Brain Tumor Surgery with AI-Driven Methods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.04881v1
• Date: Mon, 07 Jul 2025 11:11:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-08 15:46:35.392862
• Title: Uncovering Neuroimaging Biomarkers of Brain Tumor Surgery with AI-Driven Methods
• Title（参考訳）: AIによる脳腫瘍手術のバイオマーカーの発見
• Authors: Carmen Jimenez-Mesa, Yizhou Wan, Guilio Sansone, Francisco J. Martinez-Murcia, Javier Ramirez, Pietro Lio, Juan M. Gorriz, Stephen J. Price, John Suckling, Michail Mamalakis,
• Abstract要約: 本稿では,XAI(Explainable AI)とニューロイメージングに基づく機能工学を統合し,生存評価を行うフレームワークを提案する。 以上の結果から,生存は認知機能や感覚機能に関連する領域の変化の影響が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.607831237046656
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Brain tumor resection is a complex procedure with significant implications for patient survival and quality of life. Predictions of patient outcomes provide clinicians and patients the opportunity to select the most suitable onco-functional balance. In this study, global features derived from structural magnetic resonance imaging in a clinical dataset of 49 pre- and post-surgery patients identified potential biomarkers associated with survival outcomes. We propose a framework that integrates Explainable AI (XAI) with neuroimaging-based feature engineering for survival assessment, offering guidance for surgical decision-making. In this study, we introduce a global explanation optimizer that refines survival-related feature attribution in deep learning models, enhancing interpretability and reliability. Our findings suggest that survival is influenced by alterations in regions associated with cognitive and sensory functions, indicating the importance of preserving areas involved in decision-making and emotional regulation during surgery to improve outcomes. The global explanation optimizer improves both fidelity and comprehensibility of explanations compared to state-of-the-art XAI methods. It effectively identifies survival-related variability, underscoring its relevance in precision medicine for brain tumor treatment.
• Abstract（参考訳）: 脳腫瘍切除は、患者の生存と生活の質に重要な意味を持つ複雑な手術である。 患者結果の予測は、臨床医や患者に最も適切なオンコファンクショナルバランスを選択する機会を与える。 本研究は, 治療前および術後の49例の臨床データセットにおける構造的磁気共鳴画像から得られた大域的特徴から, 生存成績に関連する潜在的なバイオマーカーを同定した。 本稿では,XAI(Explainable AI)とニューロイメージングに基づく機能工学を併用して生存評価を行い,外科的意思決定のためのガイダンスを提供するフレームワークを提案する。 本研究では,ディープラーニングモデルにおける生存関連特徴属性を洗練し,解釈可能性と信頼性を向上させるグローバルな説明最適化手法を提案する。 以上の結果から, 生存は認知機能や感覚機能に関連する領域の変化に影響され, 術後の意思決定や情緒的調節にかかわる領域の保存の重要性が示唆された。 グローバルな説明最適化は、最先端のXAI手法と比較して、説明の忠実さと理解性の両方を改善している。 生存に関連する変異を効果的に同定し、脳腫瘍治療の精度医学におけるその関連性を裏付ける。

関連論文リスト

• MIL vs. Aggregation: Evaluating Patient-Level Survival Prediction Strategies Using Graph-Based Learning [52.231128973251124]
  我々は,WSIおよび患者レベルでの生存を予測するための様々な戦略を比較した。 前者はそれぞれのWSIを独立したサンプルとして扱い、他の作業で採用された戦略を模倣します。 後者は、複数のWSIの予測を集約するか、最も関連性の高いスライドを自動的に識別するメソッドを含む。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-29T11:14:02Z)
• Towards Next-Generation Medical Agent: How o1 is Reshaping Decision-Making in Medical Scenarios [46.729092855387165]
  本稿では,医療用AIエージェントのバックボーンLSMの選択について検討する。 我々の研究結果は、o1の診断精度と一貫性を高める能力を示し、よりスマートでより応答性の高いAIツールへの道を開いた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-16T18:19:53Z)
• Enhancing Brain Tumor Classification Using TrAdaBoost and Multi-Classifier Deep Learning Approaches [0.0]
  脳腫瘍は、急速な成長と転移の可能性のために深刻な健康上の脅威となる。 本研究の目的は,脳腫瘍分類の効率と精度を向上させることである。 我々のアプローチは、ViT(Vision Transformer)、Capsule Neural Network(CapsNet)、ResNet-152やVGG16といった畳み込みニューラルネットワーク(CNN)など、最先端のディープラーニングアルゴリズムを組み合わせる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-31T07:28:06Z)
• Survival Prediction Across Diverse Cancer Types Using Neural Networks [40.392772795903795]
  胃癌と大腸腺癌は広範囲で難治性の悪性腫瘍である。 医療コミュニティは、患者の予後を推定するための重要な指標として、5年間の生存率を受け入れている。 本研究は胃癌および大腸癌患者の生存予測モデルを改善するための先駆的アプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-11T21:47:13Z)
• Cross-modality Guidance-aided Multi-modal Learning with Dual Attention for MRI Brain Tumor Grading [47.50733518140625]
  脳腫瘍は世界で最も致命的ながんの1つであり、子供や高齢者に非常に多い。 本稿では,MRI脳腫瘍グレーディングの課題に対処するために,新たな多モード学習法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-17T07:54:49Z)
• Segmentation-based Assessment of Tumor-Vessel Involvement for Surgical Resectability Prediction of Pancreatic Ductal Adenocarcinoma [1.880228463170355]
  膵管腺癌 (PDAC) は, 治療の選択肢が限られる進行癌である。 本研究は,腫瘍血管の関与を自動的に評価するワークフローと深層学習に基づくセグメンテーションモデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-01T10:39:38Z)
• Improved Prognostic Prediction of Pancreatic Cancer Using Multi-Phase CT by Integrating Neural Distance and Texture-Aware Transformer [37.55853672333369]
  本稿では, 異なる患者のCT像における腫瘍と血管の正確な関係を記述した, 学習可能なニューラル距離を提案する。 発達したリスクマーカーは, 術前因子の生存率の予測因子として最強であった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-01T12:46:02Z)
• Towards Understanding the Survival of Patients with High-Grade Gastroenteropancreatic Neuroendocrine Neoplasms: An Investigation of Ensemble Feature Selection in the Prediction of Overall Survival [0.0]
  Ensemble機能セレクタを使えば、サンプルサイズが低いデータセットで、そのような機能を識別できる。 RENTとUBayFSは、機能選択プロセスにおいて、専門家の知識を優先的に統合することができる。 以上の結果から,両機能セレクタが正確な予測を可能にし,専門家の知識が機能セットに安定化効果があることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-20T17:08:03Z)
• COVID-Net Biochem: An Explainability-driven Framework to Building Machine Learning Models for Predicting Survival and Kidney Injury of COVID-19 Patients from Clinical and Biochemistry Data [66.43957431843324]
  我々は、機械学習モデルを構築するための汎用的で説明可能なフレームワークであるCOVID-Net Biochemを紹介する。 この枠組みを用いて、新型コロナウイルス患者の生存率と、入院中に急性腎不全を発症する可能性を予測する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-24T07:38:37Z)
• Adaptive unsupervised learning with enhanced feature representation for intra-tumor partitioning and survival prediction for glioblastoma [12.36330256366686]
  そこで本研究では, 腫瘍内パーティショニングとグリオ芽腫生存予測のための適応型非教師なし学習手法を提案する。 新規かつ問題特異的な自動エンコーダ(FAE)を開発した。 以上の結果から, 提案手法は, 堅牢で臨床的に関連のあるMRIサブリージョンと, 統計的に有意な生存予測をもたらすことが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-21T02:47:59Z)
• Bayesian optimization assisted unsupervised learning for efficient intra-tumor partitioning in MRI and survival prediction for glioblastoma patients [13.263919134911237]
  本稿では,クラスタリングアルゴリズムを微調整し,安定したサブリージョンを同定し,信頼性の高い臨床生存予測を行う機械学習フレームワークを提案する。 腫瘍の亜領域を分割し,亜領域の特徴を抽出することにより,腫瘍内不均一性の先行知識を取り入れた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-05T20:29:53Z)

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。