特発性肺線維症の生存解析における予後イメージングバイオマーカーの発見

特発性肺線維症( idiopathic pulmonary fibrosis (IPF) )関連の学術的情報収集してシェアしています。Google Scholar SearchのUpdateを定期的に掲載していますGoogleのAIが一定の重み付けはしているとは思いますが、玉石混交です。

Prognostic Imaging Biomarker Discovery in Survival Analysis for Idiopathic Pulmonary Fibrosis

A Zhao, AH Shahin, Y Zhou, E Gudmundsson, A Szmul… - International Conference on …, 2022

… survival prediction performance of our method on two sets of patients with

idiopathic pulmonary fibrosis (IPF), a chronic, progressive, and life-… patterns

utilised in clinical practice, we can identify a novel biomarker that may help clinicians …

特発性肺線維症の生存解析における予後イメージングバイオマーカーの発見

・パッチレベルのイメージングパターンを発見する方法を提案し、それを使用して死亡リスクを予測し、予後バイオマーカーを特定する。

・コントラスト学習モデルをパッチでトレーニングしてパッチ表現を学習し、続いてクラスタリング手法を使用して類似の基本的なイメージングパターンをグループ化する。医用画像全体は、パッチ表現とそれらのクラスター割り当ての長いシーケンスによって表すことができる。

・次に、すべてのパッチを集約して患者の死亡リスクを予測し、リスクの高いパターンを特定するために、メモリ効率の高いクラスタリングビジョントランスフォーマーが提案。

・モデルの有効性と一般化可能性を実証するために、原因不明の慢性、進行性、および生命を脅かす間質性肺炎である特発性肺線維症 (IPF) の患者の 2 つのセットで、私たちの方法の生存予測性能をテスト。さらに、モデルによって抽出されたリスクの高い画像パターンを、臨床現場で利用されている既存の画像パターンと比較することで、臨床医が IPF 患者のリスク層別化を改善するのに役立つ可能性のある新しいバイオマーカーを特定できる。