Fugu-MT 論文翻訳(概要): Dual-Task Vision Transformer for Rapid and Accurate Intracerebral Hemorrhage Classification on CT Images

論文の概要: Dual-Task Vision Transformer for Rapid and Accurate Intracerebral Hemorrhage Classification on CT Images

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.06814v2
Date: Tue, 18 Jun 2024 20:51:17 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-22 03:59:12.505195
Title: Dual-Task Vision Transformer for Rapid and Accurate Intracerebral Hemorrhage Classification on CT Images
Title（参考訳）: CT画像を用いた脳内出血の迅速かつ正確な分類のためのデュアルタスク・ビジョン・トランスフォーマ
Authors: Jialiang Fan, Guoyu Lu, Xinhui Fan, Lucan Li,
Abstract要約: 脳内出血 (ICH) は、脳血管の破裂によって引き起こされる疾患である。 ICHと正常分類のためのデータセットを構築し,出血位置に基づく3種類のICH画像分類を行った。ネットワーク内に2つの多層認識(MLP)ベースのデコーダを組み込んで,ICHの存在を同時同定した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.559759621103531
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Intracerebral hemorrhage (ICH) is a severe and sudden medical condition caused by the rupture of blood vessels in the brain, leading to permanent damage to brain tissue and often resulting in functional disabilities or death in patients. Diagnosis and analysis of ICH typically rely on brain CT imaging. Given the urgency of ICH conditions, early treatment is crucial, necessitating rapid analysis of CT images to formulate tailored treatment plans. However, the complexity of ICH CT images and the frequent scarcity of specialist radiologists pose significant challenges. Therefore, we built a dataset for ICH and normal classification and three types of ICH image classification based on the hemorrhage location, i.e., Deep, Subcortical, and Lobar. In addition, we propose a dual-task vision transformer (DTViT) for the automated classification and diagnosis of ICH images. This neural network utilizes the encoder from ViT, employing attention mechanisms for feature extraction from CT images. We incorporated two multilayer perception (MLP)-based decoders within the network to simultaneously identify the presence of ICH and classify three types of hemorrhage locations. Experimental results demonstrate that our proposed multi-classification network performs well on the built real-world test dataset. The code and dataset for this study will be made publicly available upon paper acceptance at: https://github.com/Jialiangfan/ICH-classification.
Abstract（参考訳）: 脳内出血 (ICH) は、脳血管の破裂によって引き起こされる重篤で急激な医学的症状であり、脳組織に永続的な損傷を与え、しばしば機能障害や死亡を引き起こす。 ICHの診断と解析は、通常、脳のCT画像に頼っている。 ICH 条件の緊急性を考えると,早期治療は極めて重要である。しかし、ICHCT画像の複雑さと専門医の頻繁な不足は重要な課題である。そこで我々は、出血位置、すなわちDeep、Subcortical、Lobarの3種類のICH画像分類とICH画像分類のためのデータセットを構築した。さらに,ICH画像の自動分類と診断のためのデュアルタスク・ビジョン・トランスフォーマ (DTViT) を提案する。このニューラルネットワークは、ViTのエンコーダを利用して、CT画像からの特徴抽出に注意機構を用いる。ネットワーク内に2つの多層認識(MLP)に基づくデコーダを組み込んで,ICHの存在を同時に同定し,3種類の出血部位を分類した。実験の結果,提案するマルチクラス化ネットワークは実世界のテストデータセット上で良好に動作することがわかった。この研究のコードとデータセットは、 https://github.com/Jialiangfan/ICH-classification.comで論文の受理時に公開される。

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