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J-GLOBAL ID：202202244006004106   整理番号：22A1175372

直腸癌におけるKRAS突然変異予測のためのセグメンテーションに基づくマルチスケール注意モデル【JST・京大機械翻訳】

Segmentation-based multi-scale attention model for KRAS mutation prediction in rectal cancer

著者 (6件)： Song Kai (College of Information and Computer, Taiyuan University of Technology, Taiyuan, China) ,  Zhao Zijuan (College of Information and Computer, Taiyuan University of Technology, Taiyuan, China) ,  Wang Jiawen (College of Information and Computer, Taiyuan University of Technology, Taiyuan, China) ,  Qiang Yan (College of Information and Computer, Taiyuan University of Technology, Taiyuan, China) ,  Zhao Juanjuan (College of Information and Computer, Taiyuan University of Technology, Taiyuan, China) ,  Zia Muhammad Bilal (College of Information and Computer, Taiyuan University of Technology, Taiyuan, China)
資料名： International Journal of Machine Learning and Cybernetics  (International Journal of Machine Learning and Cybernetics)
巻： 13  号： 5  ページ： 1283-1299  発行年： 2022年 
JST資料番号： W4478A  ISSN： 1868-8071  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Kirsten Ras(KRAS)変異同定は,直腸癌治療計画を処方するために大きな臨床的意義を有する。最近,深層学習の開発は,コンピュータ支援診断技術を改善するのに役立つ。しかし,深い学習モデルは,通常,1つのタスクのために設計され,両方のタスクを同時に実行することにおける潜在的利点を無視している。本論文では,直腸癌におけるKRAS遺伝子の突然変異状態を予測するために,セグメンテーションベースのマルチスケール注意モデル(SMSAM)と名付けた共同ネットワークを提案した。より具体的には,ネットワークは同時にセグメンテーションと予測タスクを実行する。2つのタスクは,同じ符号器を共有することによって相互に知識を相互に転送する。一方,2つの普遍的マルチスケール注意ブロックを導入し,ネットワークが関心領域に集中していることを確認した。さらに,モデルに対するより識別的な特徴を提供するために,エントロピー分岐を提案した。最後に,この方法を内部および外部データセットで評価した。結果は,SMSAMの総合的性能が既存の方法より良いことを示した。公的に利用可能である。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer-Verlag GmbH Germany, part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： エントロピー ,  学習モデル ,  *セグメンテーション ,  ネットワーク ,  計算機診断 ,  *突然変異 ,  範囲 ,  符号器 ,  *モデル ,  *指数 ,  *規模 ,  *注意 ,  治療計画 ,  *直腸腫瘍 ,  機械学習
準シソーラス用語： *マルチスケール ,  臨床評価 ,  関心領域 ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 直腸癌 ,  KRAS ,  深層学習 ,  セグメンテーションベース ,  自己注意

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (8件)： 直腸癌 ,  KRAS ,  突然変異 ,  予測 ,  セグメンテーション ,  マルチスケール ,  注意 ,  モデル