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Intégration de graphiques de connaissances cliniques et de systèmes neuronaux basés sur le gradient pour un diagnostic amélioré du mélanome via la liste de contrôle en 7 points

Created by
  • Haebom

Auteur

Yuheng Wang, Tianze Yu, Jiayue Cai, Sunil Kalia, Harvey Lui, Z. Jane Wang, Tim K. Lee

Contour

Pour surmonter les limites de la liste de contrôle en 7 points (7PCL) existante, cet article propose un nouveau cadre diagnostique intégrant le graphe topologique basé sur les connaissances cliniques (CKTG) et la stratégie de diagnostic par gradient (GD-DDW) avec un système de pondération basé sur les données. CKTG capture les relations internes et externes entre les attributs de la 7PCL, tandis que GD-DDW privilégie l'observation visuelle, imitant ainsi le processus diagnostique des dermatologues. De plus, nous introduisons une méthode d'extraction de caractéristiques multimodales utilisant un mécanisme de double attention pour améliorer l'extraction de caractéristiques par l'interaction intermodale et la collaboration unimodale, et intégrons des méta-informations pour révéler les interactions entre les données cliniques et les caractéristiques de l'image. Les résultats d'évaluation utilisant le jeu de données EDRA ont démontré d'excellentes performances dans la détection et la prédiction des caractéristiques du mélanome, atteignant une ASC moyenne de 88,6 %. Ce système intégré fournit aux cliniciens une référence basée sur les données, améliorant considérablement la précision du diagnostic du mélanome.

Takeaways, Limitations

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Takeaways:
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Un nouveau cadre de diagnostic du mélanome qui surmonte les limites du 7PCL existant est présenté.
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Intégration de CKTG et GD-DDW pour fournir des prévisions plus précises et plus robustes.
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Amélioration des performances d'extraction de fonctionnalités grâce à l'extraction de fonctionnalités multimodales.
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Fournir aux cliniciens des repères basés sur des données et améliorer la précision du diagnostic du mélanome.
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Atteint une AUC élevée (88,6 %) sur l'ensemble de données EDRA.
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Limitations:
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Une validation supplémentaire des performances de généralisation de la méthode proposée est nécessaire (évaluation des performances sur divers ensembles de données).
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Manque de description détaillée de l'optimisation des paramètres de CKTG et GD-DDW.
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Des recherches supplémentaires sont nécessaires pour déterminer son applicabilité et son utilité dans des contextes cliniques réels.
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Il est nécessaire de prendre en compte la taille et la diversité de l'ensemble de données EDRA. Une analyse comparative des performances d'autres ensembles de données fait défaut.
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