論文の概要: GCS-ICHNet: Assessment of Intracerebral Hemorrhage Prognosis using Self-Attention with Domain Knowledge Integration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.04772v1
• Date: Wed, 8 Nov 2023 15:51:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-09 15:24:46.885221
• Title: GCS-ICHNet: Assessment of Intracerebral Hemorrhage Prognosis using Self-Attention with Domain Knowledge Integration
• Title（参考訳）: gcs-ichnet : ドメイン知識統合型セルフアテンションによる脳内出血予後の評価
• Authors: Xuhao Shan, Xinyang Li, Ruiquan Ge, Shibin Wu, Ahmed Elazab, Jichao Zhu, Lingyan Zhang, Gangyong Jia, Qingying Xiao, Xiang Wan, Changmiao Wang
• Abstract要約: 脳内出血 (ICH) は脳血管破裂による重篤な病態である。 本稿では,マルチモーダル脳CTデータとGlasgow Coma Scaleスコアを統合した新しいディープラーニングアルゴリズムGCS-ICHNetを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.51978172091416
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Intracerebral Hemorrhage (ICH) is a severe condition resulting from damaged brain blood vessel ruptures, often leading to complications and fatalities. Timely and accurate prognosis and management are essential due to its high mortality rate. However, conventional methods heavily rely on subjective clinician expertise, which can lead to inaccurate diagnoses and delays in treatment. Artificial intelligence (AI) models have been explored to assist clinicians, but many prior studies focused on model modification without considering domain knowledge. This paper introduces a novel deep learning algorithm, GCS-ICHNet, which integrates multimodal brain CT image data and the Glasgow Coma Scale (GCS) score to improve ICH prognosis. The algorithm utilizes a transformer-based fusion module for assessment. GCS-ICHNet demonstrates high sensitivity 81.03% and specificity 91.59%, outperforming average clinicians and other state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 脳内出血 (intracerebral hemorrhage, ich) は脳血管の損傷による重篤な疾患であり、合併症や死亡に至ることが多い。 死亡率が高いため、タイムリーで正確な予後と管理が不可欠である。 しかし、従来の方法は主観的な臨床専門知識に大きく依存しており、不正確な診断や治療の遅れにつながる可能性がある。 人工知能(AI)モデルは臨床医を支援するために研究されてきたが、多くの先行研究はドメイン知識を考慮せずにモデル修正に焦点を当てていた。 本稿では,マルチモーダル脳ct画像データとglasgow coma scale(gcs)スコアを統合し,ict予後を改善する新しいディープラーニングアルゴリズムgcs-ichnetを提案する。 このアルゴリズムは、トランスフォーマーベースの融合モジュールを用いて評価を行う。 gcs-ichnetは、感度81.03%と特異性91.59%を示し、平均的な臨床医や他の最先端の方法よりも優れている。

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