論文の概要: MTS-Net: Dual-Enhanced Positional Multi-Head Self-Attention for 3D CT Diagnosis of May-Thurner Syndrome

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.04680v3
• Date: Thu, 28 Aug 2025 04:29:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-29 11:47:01.16117
• Title: MTS-Net: Dual-Enhanced Positional Multi-Head Self-Attention for 3D CT Diagnosis of May-Thurner Syndrome
• Title（参考訳）: MTS-NetによるMay-Thurner症候群の3次元CT診断
• Authors: Yixin Huang, Yiqi Jin, Ke Tao, Kaijian Xia, Jianfeng Gu, Lei Yu, Haojie Li, Lan Du, Cunjian Chen,
• Abstract要約: May-Thurner syndrome (MTS) は、人口の20%以上に影響し、腸大腿深部静脈血栓症のリスクを著しく高める血管疾患である。 CT (Computed Tomography) を用いたMTSの正確な早期診断は, 微妙な解剖学的圧迫と患者間の変動が原因で, 臨床上の課題である。 我々は,CTボリュームから空間時間パターンを抽出し,MTS診断の信頼性を高めるために,エンドツーエンドの3次元ディープラーニングフレームワークであるMTS-Netを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.032250821769747
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: May-Thurner Syndrome (MTS) is a vascular condition that affects over 20\% of the population and significantly increases the risk of iliofemoral deep venous thrombosis. Accurate and early diagnosis of MTS using computed tomography (CT) remains a clinical challenge due to the subtle anatomical compression and variability across patients. In this paper, we propose MTS-Net, an end-to-end 3D deep learning framework designed to capture spatial-temporal patterns from CT volumes for reliable MTS diagnosis. MTS-Net builds upon 3D ResNet-18 by embedding a novel dual-enhanced positional multi-head self-attention (DEP-MHSA) module into the Transformer encoder of the network's final stages. The proposed DEP-MHSA employs multi-scale convolution and integrates positional embeddings into both attention weights and residual paths, enhancing spatial context preservation, which is crucial for identifying venous compression. To validate our approach, we curate the first publicly available dataset for MTS, MTS-CT, containing over 747 gender-balanced subjects with standard and enhanced CT scans. Experimental results demonstrate that MTS-Net achieves average 0.79 accuracy, 0.84 AUC, and 0.78 F1-score, outperforming baseline models including 3D ResNet, DenseNet-BC, and BabyNet. Our work not only introduces a new diagnostic architecture for MTS but also provides a high-quality benchmark dataset to facilitate future research in automated vascular syndrome detection. We make our code and dataset publicly available at:https://github.com/Nutingnon/MTS_dep_mhsa.
• Abstract（参考訳）: May-Thurner 症候群 (MTS) は, 人口の 20 % 以上に影響し, 腸大腿深部静脈血栓症のリスクを著しく高める血管疾患である。 CT (Computed Tomography) を用いたMTSの正確な早期診断は, 微妙な解剖学的圧迫と患者間の変動が原因で, 臨床上の課題である。 本稿では,CTボリュームから空間時間パターンを抽出し,MTS診断の信頼性を高めるために,エンドツーエンドの3次元ディープラーニングフレームワークであるMTS-Netを提案する。 MTS-Netは、3D ResNet-18上に構築されており、ネットワークの最終段階のトランスフォーマーエンコーダに、新しいデュアルエンハンスな位置対応型マルチヘッド自己アテンション(DEP-MHSA)モジュールを埋め込んでいる。 提案したDEP-MHSAはマルチスケールの畳み込みを取り入れ,注意重みと残留経路の両方に位置埋め込みを統合することにより,静脈圧迫の同定に不可欠な空間的コンテキストの保存を向上する。 MTS-CTは747名以上の性別バランスの被験者を対象とし, 標準化されたCTスキャンを施行した。 MTS-Netは平均0.79の精度、0.84のAUC、0.78のF1スコアを達成し、3D ResNet、DenseNet-BC、BabyNetなどのベースラインモデルを上回った。 我々の研究は、MSSの新しい診断アーキテクチャを導入するだけでなく、自動血管症候群検出の今後の研究を促進するための高品質なベンチマークデータセットも提供しています。 コードとデータセットをhttps://github.com/Nutingnon/MTS_dep_mhsa.comで公開しています。

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