論文の概要: Enhanced Mortality Prediction In Patients With Subarachnoid Haemorrhage Using A Deep Learning Model Based On The Initial CT Scan

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.13373v1
• Date: Fri, 25 Aug 2023 13:33:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-28 13:51:07.479341
• Title: Enhanced Mortality Prediction In Patients With Subarachnoid Haemorrhage Using A Deep Learning Model Based On The Initial CT Scan
• Title（参考訳）: 早期CTスキャンを用いた深部学習モデルによるくも膜下出血患者の死亡予測
• Authors: Sergio Garcia-Garcia, Santiago Cepeda, Dominik Muller, Alejandra Mosteiro, Ramon Torne, Silvia Agudo, Natalia de la Torre, Ignacio Arrese, Rosario Sarabia
• Abstract要約: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、画像データから高精度な予測を生成することができる。 本研究の目的は,CNN を用いたCT スキャンにより,下垂体出血患者の死亡率を予測することであった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.86503928854081
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: PURPOSE: Subarachnoid hemorrhage (SAH) entails high morbidity and mortality rates. Convolutional neural networks (CNN), a form of deep learning, are capable of generating highly accurate predictions from imaging data. Our objective was to predict mortality in SAH patients by processing the initial CT scan on a CNN based algorithm. METHODS: Retrospective multicentric study of a consecutive cohort of patients with SAH between 2011-2022. Demographic, clinical and radiological variables were analyzed. Pre-processed baseline CT scan images were used as the input for training a CNN using AUCMEDI Framework. Our model's architecture leverages the DenseNet-121 structure, employing transfer learning principles. The output variable was mortality in the first three months. Performance of the model was evaluated by statistical parameters conventionally used in studies involving artificial intelligence methods. RESULTS: Images from 219 patients were processed, 175 for training and validation of the CNN and 44 for its evaluation. 52%(115/219) of patients were female, and the median age was 58(SD=13.06) years. 18.5%(39/219) were idiopathic SAH. Mortality rate was 28.5%(63/219). The model showed good accuracy at predicting mortality in SAH patients exclusively using the images of the initial CT scan (Accuracy=74%, F1=75% and AUC=82%). CONCLUSION: Modern image processing techniques based on AI and CNN make possible to predict mortality in SAH patients with high accuracy using CT scan images as the only input. These models might be optimized by including more data and patients resulting in better training, development and performance on tasks which are beyond the skills of conventional clinical knowledge.
• Abstract（参考訳）: PURPOSE: くも膜下出血(SAH)は高い死亡率と死亡率をもたらす。 ディープラーニングの一種である畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、画像データから高精度な予測を生成することができる。 CNN を用いた初期CT スキャンによりSAH 患者の死亡率を予測することを目的とした。 方法:2011-2022年におけるSAH患者連続コホートの検討 デモグラフィー,臨床および放射線学的変数を解析した。 AUCMEDI Frameworkを用いてCNNをトレーニングするための入力として,前処理したベースラインCTスキャン画像を用いた。 我々のモデルアーキテクチャはDenseNet-121構造を利用し、転送学習の原則を採用している。 アウトプット変数は、最初の3ヶ月で死亡していた。 モデルの性能は、従来人工知能法に関する研究で用いられてきた統計パラメータによって評価された。 結果: 219例, 訓練用175例, 評価用44例であった。 52%(115/219) が女性で, 平均年齢は58(SD=13.06) であった。 18.5%(39/219)は特発性SAHであった。 死亡率は28.5%(63/219)であった。 モデルでは,初期ctスキャン画像のみを用いてsah患者の死亡率を予測する精度が向上した(精度74%,f1=75%,auc=82%)。 結論: 最新のAIとCNNに基づく画像処理技術により, CTスキャン画像のみを入力として高精度なSAH患者の死亡率を予測することができる。 これらのモデルは、従来の臨床知識のスキルを超えて、より良いトレーニング、開発、パフォーマンスをもたらすより多くのデータと患者を含めることで最適化される可能性がある。

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