論文の概要: DeepStroke: An Efficient Stroke Screening Framework for Emergency Rooms with Multimodal Adversarial Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.12065v1
• Date: Fri, 24 Sep 2021 16:46:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-09-27 14:24:16.449672
• Title: DeepStroke: An Efficient Stroke Screening Framework for Emergency Rooms with Multimodal Adversarial Deep Learning
• Title（参考訳）: DeepStroke: マルチモーダル逆深層学習による緊急室の効率的なストロークスクリーニングフレームワーク
• Authors: Tongan Cai, Haomiao Ni, Mingli Yu, Xiaolei Huang, Kelvin Wong, John Volpi, James Z. Wang, Stephen T.C. Wong
• Abstract要約: 緊急室(ER)では、脳梗塞の診断が一般的な課題である。 過剰な実行時間とコストのため、通常、MRIスキャンはERでは利用できない。 本稿では,コンピュータ支援型ストロークプレゼンス評価を実現するために,新しいマルチモーダル深層学習フレームワークDeepStrokeを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.097454820713555
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In an emergency room (ER) setting, the diagnosis of stroke is a common challenge. Due to excessive execution time and cost, an MRI scan is usually not available in the ER. Clinical tests are commonly referred to in stroke screening, but neurologists may not be immediately available. We propose a novel multimodal deep learning framework, DeepStroke, to achieve computer-aided stroke presence assessment by recognizing the patterns of facial motion incoordination and speech inability for patients with suspicion of stroke in an acute setting. Our proposed DeepStroke takes video data for local facial paralysis detection and audio data for global speech disorder analysis. It further leverages a multi-modal lateral fusion to combine the low- and high-level features and provides mutual regularization for joint training. A novel adversarial training loss is also introduced to obtain identity-independent and stroke-discriminative features. Experiments on our video-audio dataset with actual ER patients show that the proposed approach outperforms state-of-the-art models and achieves better performance than ER doctors, attaining a 6.60% higher sensitivity and maintaining 4.62% higher accuracy when specificity is aligned. Meanwhile, each assessment can be completed in less than 6 minutes, demonstrating the framework's great potential for clinical implementation.
• Abstract（参考訳）: 緊急室(ER)では、脳梗塞の診断が一般的な課題である。 過剰な実行時間とコストのため、通常、MRIスキャンはERでは利用できない。 臨床検査は脳卒中スクリーニングでは一般的に言及されるが、神経科医はすぐには利用できない。 急性期脳卒中疑い患者の顔の動きの調整パターンと発話障害を認識し,コンピュータ支援による脳卒中プレゼンス評価を実現するための,新しい多モードディープラーニングフレームワークであるDeepStrokeを提案する。 提案するdeep strokeは,局所顔面麻痺検出のための映像データと,グローバル音声障害解析のための音声データを用いる。 さらに、低レベルと高レベルの特徴を組み合わせるためにマルチモーダル側方融合を活用し、共同訓練に相互正則化を提供する。 また、識別非依存性および脳卒中識別性の特徴を得るために、新たな逆行訓練損失も導入されている。 実際のer患者によるビデオオーディオデータセットを用いた実験では,提案手法が最先端モデルよりも優れ,er医師よりも優れた性能を実現し,感度が6.60%向上し,特異度調整時の精度が4.62%向上した。 一方、各アセスメントは6分以内で完了でき、このフレームワークが臨床実装に持つ大きな可能性を示している。

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