具有可靠概率输出的膀胱输尿管反流检测
机器学习
2023-12-19 v1 机器学习
摘要
膀胱输尿管反流 (VUR) 是一种儿科疾病，表现为尿液从膀胱逆流至上尿路。其检测至关重要，因为它会增加尿路感染的风险，进而由于细菌可能直接进入肾脏而导致肾脏感染。不幸的是，VUR 的检测需要进行一种相当痛苦的医学检查，称为排尿性膀胱尿道造影 (VCUG)，这会使儿童暴露于辐射之下。为避免 VCUG 所需的辐射暴露，最近的一些研究探讨了利用机器学习技术，基于无需让儿童暴露于辐射即可获取的数据来检测 VUR。本研究更进一步，提出了一种方法，可为给定儿童患有 VUR 的条件概率提供上下界。这些界限的重要特性在于，它们（在统计波动范围内）被保证包含校准良好的概率，唯一的要求是观测值独立同分布 (i.i.d.)。因此，与其他技术提供的简单“是/否”答案相比，它们提供了更多信息且更可靠。
引用
@article{arxiv.2312.11355,
title = {Vesicoureteral Reflux Detection with Reliable Probabilistic Outputs},
author = {Harris Papadopoulos and George Anastassopoulos},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.11355},
year = {2023}
}