Rörelseanalys används i datorseende för att förstå beteendet hos rörliga objekt i sekvenser av bilder. För att optimera tolkningen av dynamiska biologiska system krävs noggrann och exakt rörelsespårning samt effektiva representationer av högdimensionella rörelsebanor så att dessa kan användas för förutsägelseuppgifter. Här använder vi bildsekvenser av hjärtat, förvärvade med hjälp av hjärtmagnetisk resonanstomografi, för att skapa tidsupplösta tredimensionella segmenteringar med hjälp av ett fullt konvolutionellt nätverk tränat på anatomisk form tidigare. Denna täta rörelsemodell bildade indata till en övervakad denoiserande autoencoder (4Dsurvival), som är ett hybridnätverk bestående av en autoencoder som lär sig en uppgiftsspecifik latent kod representation tränad på observerade utfallsdata, vilket ger en latent representation optimerad för överlevnadsprognoser. För att hantera högercensurerade överlevnadsresultat, vårt nätverk använde en Cox partiell sannolikhet förlust funktion. I en studie på 302 patienter var den prediktiva noggrannheten (kvantifierad med Harrells C-index) signifikant högre (p <.0001) för vår modell C=0,73 (95% KI: 0,68 -0,78) än det humana riktmärket för C=0,59 (95% KI: 0,53 -0,65). Detta arbete visar hur en komplex datorseende uppgift med hjälp av högdimensionell medicinsk bilddata effektivt kan förutsäga människans överlevnad.
Dessa begränsningar finns också i vårt senare arbete REF, där en övervakad denoiserande autoencoder används för att lära sig en latent kod representation av höger kammarkontraktion mönster och samtidigt möjliggör överlevnad förutsägelse.
Deep learning cardiac motion analysis for human survival prediction
{'venue': 'Nature Machine Intelligence, 1, 95-104 (2019)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Medicine']}