論文の概要: Machine Learning Applications in Traumatic Brain Injury Diagnosis and
Prognosis: A Spotlight on Mild TBI and CT Imaging
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.03621v1
- Date: Mon, 8 Jan 2024 01:29:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-09 18:05:07.928689
- Title: Machine Learning Applications in Traumatic Brain Injury Diagnosis and
Prognosis: A Spotlight on Mild TBI and CT Imaging
- Title（参考訳）: 外傷性脳損傷診断と予後診断における機械学習の応用 : 軽度TBIとCT画像のスポットライト
- Authors: Hanem Ellethy, Shekhar S. Chandra, and Viktor Vegh
- Abstract要約: 本稿では,最先端機械学習(ML)と深層学習(DL)技術について概説する。
MLとDLメソッドをTBIの重大度で分類し,mTBIおよび中程度のTBIシナリオでその適用例を示す。
このレビューは、TBIの診断と予後を改善することを目的とした将来の研究のインスピレーションの源となるかもしれない。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.972285423076459
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Traumatic Brain Injury (TBI) poses a significant global public health
challenge, contributing to high morbidity and mortality rates and placing a
substantial economic burden on healthcare systems worldwide. The diagnosis and
prognosis of TBI relies on a combination of clinical and imaging data often
acquired using a Computed Tomography (CT) scanner. Addressing the multifaceted
challenges posed by TBI requires innovative, data-driven approaches, for this
complex condition. As such, we provide a summary of the state-of-the-art
Machine Learning (ML) and Deep Learning (DL) techniques applied to clinical and
images in TBI, with a particular focus on mild TBI (mTBI). We explore the rich
spectrum of ML and DL techniques used and highlight their impact in TBI . We
categorize ML and DL methods by TBI severity and showcase their application in
mTBI and moderate-to-severe TBI scenarios. Finally, we emphasize the role of ML
and DL in mTBI diagnosis, where conventional methods often fall short, and
comment on the potential of CT-based ML applications in TBI. This review may
serve as a source of inspiration for future research endeavours aimed at
improving the diagnosis and prognosis of TBI.
- Abstract（参考訳）: 外傷性脳損傷(TBI)は、世界的な公衆衛生上の大きな課題となり、高い死亡率と死亡率をもたらし、世界中の医療システムに重大な経済的負担を負う。
TBIの診断と予後は、CTスキャナーを用いてしばしば取得される臨床データと画像データの組み合わせに依存している。
TBIによって引き起こされる多面的課題に対処するには、この複雑な状態に対して革新的なデータ駆動アプローチが必要である。
そこで本研究では,TBIにおける臨床・画像に応用される最先端機械学習(ML)と深層学習(DL)技術について,特に軽度TBI(mTBI)に焦点を当てて概説する。
MLおよびDL技法の豊富なスペクトルを探索し,そのTBIへの影響を明らかにする。
MLとDLメソッドをTBI重大度で分類し,mTBIおよび中程度のTBIシナリオでその適用例を示す。
最後に,mTBI診断におけるMLとDLの役割を強調し,従来の手法が不足することが多く,TBIにおけるCTベースのML応用の可能性についてコメントする。
このレビューは、TBIの診断と予後を改善することを目的とした将来の研究のインスピレーションの源となるかもしれない。
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