論文の概要: Advanced AI Framework for Enhanced Detection and Assessment of Abdominal Trauma: Integrating 3D Segmentation with 2D CNN and RNN Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.16165v1
- Date: Tue, 23 Jul 2024 04:18:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-24 18:45:39.555729
- Title: Advanced AI Framework for Enhanced Detection and Assessment of Abdominal Trauma: Integrating 3D Segmentation with 2D CNN and RNN Models
- Title（参考訳）: 2次元CNNモデルとRNNモデルの統合による腹部外傷の検出と評価のための高度なAIフレームワーク
- Authors: Liheng Jiang, Xuechun yang, Chang Yu, Zhizhong Wu, Yuting Wang,
- Abstract要約: 本研究は, 腹部外傷診断の高速化と精度向上を目的として, 人工知能(AI)と機械学習(ML)の応用について検討した。
我々は、診断性能を向上させるために、3Dセグメント化、2D畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とリカレントニューラルネットワーク(RNN)を組み合わせた高度なAIモデルを開発した。
本モデルでは腹部CTでリアルタイム, 正確な評価を行い, 臨床診断と患者成績の改善を図る。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.817643726988823
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Trauma is a significant cause of mortality and disability, particularly among individuals under forty. Traditional diagnostic methods for traumatic injuries, such as X-rays, CT scans, and MRI, are often time-consuming and dependent on medical expertise, which can delay critical interventions. This study explores the application of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) to improve the speed and accuracy of abdominal trauma diagnosis. We developed an advanced AI-based model combining 3D segmentation, 2D Convolutional Neural Networks (CNN), and Recurrent Neural Networks (RNN) to enhance diagnostic performance. Our model processes abdominal CT scans to provide real-time, precise assessments, thereby improving clinical decision-making and patient outcomes. Comprehensive experiments demonstrated that our approach significantly outperforms traditional diagnostic methods, as evidenced by rigorous evaluation metrics. This research sets a new benchmark for automated trauma detection, leveraging the strengths of AI and ML to revolutionize trauma care.
- Abstract（参考訳）: トラウマは死亡率と障害の重要な原因であり、特に40歳未満の人には顕著である。
X線、CTスキャン、MRIなどの外傷の診断法は、しばしば時間がかかり、医療の専門知識に依存しており、重大な介入を遅らせる可能性がある。
本研究は, 腹部外傷診断の高速化と精度向上を目的として, 人工知能(AI)と機械学習(ML)の応用について検討した。
我々は、診断性能を向上させるために、3Dセグメント化、2D畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とリカレントニューラルネットワーク(RNN)を組み合わせた高度なAIモデルを開発した。
本モデルでは腹部CTでリアルタイム, 正確な評価を行い, 臨床診断と患者成績の改善を図る。
総合的な実験により,本手法は厳密な評価指標により,従来の診断方法よりも有意に優れていることが示された。
この研究は、AIとMLの強みを活用してトラウマケアに革命をもたらす、自動トラウマ検出のための新しいベンチマークを定めている。
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