Las imágenes también son datos clínicos, a menos que la imagen se recopile del escaneo de un fantasma. Supongo que querías decir metadatos clínicos y datos de imágenes clínicas Usar metadatos para ayudar a un problema de predicción en imágenes es una buena idea. En el dominio médico, un objeto DICOM se define para incluir ambos. Pero en realidad, los metadatos a menudo se pierden en el encabezado DICOM. Tienes suerte de tener ambos datos.
El uso más popular es aumentar su conjunto de características a partir de metadatos. Por ejemplo, si los pacientes mayores tienen mayores posibilidades de contraer esta enfermedad, puede usar la edad del paciente como una característica. Si la enfermedad está en el pulmón, el historial de fumar puede ser otra característica. Si el objetivo es la detección / diagnóstico de cáncer de mama o de próstata, el sexo puede ser una característica. Entonces, combinando estas características “meta” con las características extraídas de las imágenes, su clasificador será mejor que solo usar imágenes solo.
Otro uso de los metadatos es entrenar dos clasificadores separados, uno usa las características meta y el otro usa las características de la imagen. La ventaja es que puede usar diferentes algoritmos de aprendizaje automático para diferentes clasificadores (por ejemplo, usar SVM para metadatos para reducir la posibilidad de sobreajuste, y ANN para datos de imagen para diseñar una red más compleja o palabra de aprendizaje “aprendizaje profundo”). Luego puede combinar dos salidas en un número para la clasificación final. La desventaja puede ser que puede mejorar su rendimiento de detección (mayor sensibilidad) pero al mismo tiempo aumentar la tasa de falsos positivos (menor especificidad). Por lo tanto, necesitaría comprender la correlación entre las meta características y las características de la imagen.
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Espero que mi respuesta ayude.
