Harnessing feature extraction capacities from a pre-trained convolutional neural network (VGG-16) for the unsupervised distinction of aortic outflow velocity profiles in patients with severe aortic stenosis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aims Hypothesizing that aortic outflow velocity profiles contain more valuable information about aortic valve obstruction and left ventricular contractility than can be captured by the human eye, features of the complex geometry of Doppler tracings from patients with severe aortic stenosis (AS) were extracted by a convolutional neural network (CNN). Methods and results After pre-training a CNN (VGG-16) on a large data set (ImageNet data set; 14 million images belonging to 1000 classes), the convolutional part was employed to transform Doppler tracings to 1D arrays. Among 366 eligible patients [age: 79.8 ± 6.77 years; 146 (39.9%) women] with pre-procedural echocardiography and right heart catheterization prior to transcatheter aortic valve replacement (TAVR), good quality Doppler tracings from 101 patients were analysed. The convolutional part of the pre-trained VGG-16 model in conjunction with principal component analysis and k-means clustering distinguished two shapes of aortic outflow velocity profiles. Kaplan–Meier analysis revealed that mortality in patients from Cluster 2 (n = 40, 39.6%) was significantly increased [hazard ratio (HR) for 2-year mortality: 3; 95% confidence interval (CI): 1–8.9]. Apart from reduced cardiac output and mean aortic valve gradient, patients from Cluster 2 were also characterized by signs of pulmonary hypertension, impaired right ventricular function, and right atrial enlargement. After training an extreme gradient boosting algorithm on these 101 patients, validation on the remaining 265 patients confirmed that patients assigned to Cluster 2 show increased mortality (HR for 2-year mortality: 2.6; 95% CI: 1.4–5.1, P-value: 0.004). Conclusion Transfer learning enables sophisticated pattern recognition even in clinical data sets of limited size. Importantly, it is the left ventricular compensation capacity in the face of increased afterload, and not so much the actual obstruction of the aortic valve, that determines fate after TAVR.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle