Fugu-MT 論文翻訳(概要): Final infarct prediction in acute ischemic stroke

論文の概要: Final infarct prediction in acute ischemic stroke

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.04850v1
Date: Wed, 9 Nov 2022 12:37:20 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-10 16:39:15.877892
Title: Final infarct prediction in acute ischemic stroke
Title（参考訳）: 脳梗塞急性期における最終梗塞予測
Authors: Jeroen Bertels, David Robben, Dirk Vandermeulen, Robin Lemmens
Abstract要約: この記事では、各人体の制御中心である脳に焦点を当てる。脳血管の役割と、その複雑なメカニズムが被験者によってどのように異なるかについて指摘する。次に、急性虚血性脳梗塞(急性虚血性脳梗塞)という特定の急性病理状態を強調し、医療画像とその分析を用いて治療を定義する方法を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.692460499366963
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This article focuses on the control center of each human body: the brain. We will point out the pivotal role of the cerebral vasculature and how its complex mechanisms may vary between subjects. We then emphasize a specific acute pathological state, i.e., acute ischemic stroke, and show how medical imaging and its analysis can be used to define the treatment. We show how the core-penumbra concept is used in practice using mismatch criteria and how machine learning can be used to make predictions of the final infarct, either via deconvolution or convolutional neural networks.
Abstract（参考訳）: この記事では、各人体の制御中心である脳に焦点を当てる。脳血管の役割と、その複雑なメカニズムが被験者によってどのように異なるのかを指摘する。次に,急性期脳梗塞の特定の病態,すなわち急性期脳梗塞を強調し,その治療の定義に医用画像とその解析がどのように用いられるかを示す。我々は、ミスマッチ基準を用いて、コアペンブラの概念が実際にどのように使われているか、機械学習を用いて、デコンボリューションまたは畳み込みニューラルネットワークを介して最終梗塞の予測を行うかを示す。

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