Core Concepts
Ein einheitliches Modell, das verschiedene Modalitäten und Ansichten über mehrere Zeitpunkte hinweg nutzt, um Schmerzen und den Kellgren-Lawrence-Grad bei Kniearthrose vorherzusagen, auch wenn Daten fehlen.
Abstract
Die Studie präsentiert ein einheitliches Modell für die längsschnittliche, multimodale, mehrfachansichtige Vorhersage mit fehlenden Werten. Das Modell kann beliebig viele Zeitpunkte und Modalitäten (Tabellendaten, Knorpeldickenbilder, Knie- und Beckenröntgenaufnahmen) verarbeiten und berücksichtigt dabei fehlende Daten.
Die Autoren evaluieren das Modell auf dem Kniearthrose-Datensatz der Osteoarthritis Initiative (OAI) für die Vorhersage von Schmerzen (WOMAC-Score) und dem Kellgren-Lawrence-Grad (KLG). Sie zeigen, dass ihr einheitliches Modell mit verschiedenen Kombinationen von Modalitäten und Ansichten während der Evaluation ähnlich gut oder besser abschneidet als spezifische Modelle, die nur eine bestimmte Kombination verwenden. Außerdem profitiert die Vorhersage von der Nutzung von Daten über einen längeren Zeitraum.
Darüber hinaus ermöglicht das einheitliche Modell eine einfache Analyse der Bedeutung der einzelnen Modalitäten und Ansichten für die verschiedenen Vorhersageaufgaben. Die Ergebnisse zeigen, dass Röntgenaufnahmen des Knies die wichtigste Modalität sind, gefolgt von den Knorpeldickenbildern, während Tabellendaten vor allem für die Schmerzvorhersage relevant sind. Beckenröntgenaufnahmen erwiesen sich als am wenigsten hilfreich.
Stats
Die Kniearthrose-Daten der Osteoarthritis Initiative (OAI) umfassen bis zu 96 Monate Beobachtungszeitraum für 4.796 Patienten im Alter von 45 bis 79 Jahren.
Die Tabellendaten sind für alle Patienten und Zeitpunkte vorhanden, können aber fehlende Attribute enthalten. Die Bilddaten sind weniger vollständig.
Quotes
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