論文の概要: A dual-task mutual learning framework for predicting post-thrombectomy cerebral hemorrhage

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.00940v1
• Date: Thu, 1 Aug 2024 22:08:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-05 14:56:17.894481
• Title: A dual-task mutual learning framework for predicting post-thrombectomy cerebral hemorrhage
• Title（参考訳）: 血栓摘出後脳出血予測のためのデュアルタスク相互学習フレームワーク
• Authors: Caiwen Jiang, Tianyu Wang, Xiaodan Xing, Mianxin Liu, Guang Yang, Zhongxiang Ding, Dinggang Shen,
• Abstract要約: 患者の初回CT検査のみを用いて術後脳出血を計測するための新しい予測枠組みを提案する。 本手法では, 最新診断法よりも追跡CTの精度が向上し, 追跡診断ラベルの精度が86.37%向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.24368372333753
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Ischemic stroke is a severe condition caused by the blockage of brain blood vessels, and can lead to the death of brain tissue due to oxygen deprivation. Thrombectomy has become a common treatment choice for ischemic stroke due to its immediate effectiveness. But, it carries the risk of postoperative cerebral hemorrhage. Clinically, multiple CT scans within 0-72 hours post-surgery are used to monitor for hemorrhage. However, this approach exposes radiation dose to patients, and may delay the detection of cerebral hemorrhage. To address this dilemma, we propose a novel prediction framework for measuring postoperative cerebral hemorrhage using only the patient's initial CT scan. Specifically, we introduce a dual-task mutual learning framework to takes the initial CT scan as input and simultaneously estimates both the follow-up CT scan and prognostic label to predict the occurrence of postoperative cerebral hemorrhage. Our proposed framework incorporates two attention mechanisms, i.e., self-attention and interactive attention. Specifically, the self-attention mechanism allows the model to focus more on high-density areas in the image, which are critical for diagnosis (i.e., potential hemorrhage areas). The interactive attention mechanism further models the dependencies between the interrelated generation and classification tasks, enabling both tasks to perform better than the case when conducted individually. Validated on clinical data, our method can generate follow-up CT scans better than state-of-the-art methods, and achieves an accuracy of 86.37% in predicting follow-up prognostic labels. Thus, our work thus contributes to the timely screening of post-thrombectomy cerebral hemorrhage, and could significantly reform the clinical process of thrombectomy and other similar operations related to stroke.
• Abstract（参考訳）: 脳虚血性脳卒中は、脳血管の閉塞によって引き起こされる重篤な疾患であり、酸素欠乏による脳組織の死につながる可能性がある。 血栓摘出術は即時効果のため虚血性脳梗塞の一般的な治療法となっている。 しかし、術後の脳出血のリスクも伴う。 臨床的には、術後0-72時間以内に複数のCTスキャンを用いて出血をモニターする。 しかし、このアプローチは患者に放射線を照射し、脳出血の検出を遅らせる可能性がある。 このジレンマに対処するために,患者のCTスキャンのみを用いて術後脳出血を測定するための新しい予測枠組みを提案する。 具体的には、初回CTスキャンを入力とし、術後脳出血の発生を予測するために、後続CTスキャンと予後ラベルの両方を同時に推定するデュアルタスク相互学習フレームワークを提案する。 提案手法は,2つの注意機構,すなわち自己注意と対話的注意を含む。 具体的には、自己注意機構により、画像内の高密度領域(すなわち潜在的な出血領域)により集中することができる。 対話型アテンション機構は、関連した生成タスクと分類タスクの依存関係をさらにモデル化し、個別に実行される場合よりも、両方のタスクがより良く実行されるようにする。 本手法は, 臨床データに基づいて, 最新診断法よりも追跡CTを精度良く生成し, 予後ラベルの予測に86.37%の精度を達成できる。 本研究は,血栓摘出後脳出血の経時的スクリーニングに寄与し,血栓摘出術および他の脳卒中関連手術の経過を著しく改善する可能性がある。

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