要約
近年、機械学習を活用した医療データの分析がめざましい発展を遂げています。
加齢黄斑変性症（AMD）の発症には、遺伝子多型が関係していると考えられています。
ただし、遺伝子分析には費用がかかるため、人工知能が支援してくれる可能性があります。
この論文では、眼底画像と光干渉断層撮影 (OCT) 画像、および医療記録を使用して、AMD に対する複数の感受性遺伝子の存在を予測する方法を紹介します。
実験結果は、複数のモダリティからの情報を統合することで、感受性遺伝子の存在を 80$\%$ 以上の精度で効果的に予測できることを示しています。
要約(オリジナル)
In recent years, there has been significant development in the analysis of medical data using machine learning. It is believed that the onset of Age-related Macular Degeneration (AMD) is associated with genetic polymorphisms. However, genetic analysis is costly, and artificial intelligence may offer assistance. This paper presents a method that predict the presence of multiple susceptibility genes for AMD using fundus and Optical Coherence Tomography (OCT) images, as well as medical records. Experimental results demonstrate that integrating information from multiple modalities can effectively predict the presence of susceptibility genes with over 80$\%$ accuracy.
arxiv情報
| 著者 | Yoichi Furukawa,Satoshi Kamiya,Yoichi Sakurada,Kenji Kashiwagi,Kazuhiro Hotta |
| 発行日 | 2024-09-17 12:27:45+00:00 |
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