論文の概要: Decision Support System to triage of liver trauma

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.02012v1
• Date: Sun, 4 Aug 2024 12:48:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-06 15:35:21.903850
• Title: Decision Support System to triage of liver trauma
• Title（参考訳）: 肝外傷のトリアージのための意思決定支援システム
• Authors: Ali Jamali, Azadeh Nazemi, Ashkan Sami, Rosemina Bahrololoom, Shahram Paydar, Alireza Shakibafar,
• Abstract要約: 肝の出血・裂傷をCTで検出する新しい方法を提案する。 本手法の有効性はDiceスコアで定量化され,肝出血97%,肝裂傷検出93%の精度が得られた。 この研究は、GAN Pix2Pixのような高度な画像翻訳モデルが、クリティカルケアシナリオにおける医療診断の精度とスピードを改善する可能性を強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9736611005116438
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Trauma significantly impacts global health, accounting for over 5 million deaths annually, which is comparable to mortality rates from diseases such as tuberculosis, AIDS, and malaria. In Iran, the financial repercussions of road traffic accidents represent approximately 2% of the nation's Gross National Product each year. Bleeding is the leading cause of mortality in trauma patients within the first 24 hours following an injury, making rapid diagnosis and assessment of severity crucial. Trauma patients require comprehensive scans of all organs, generating a large volume of data. Evaluating CT images for the entire body is time-consuming and requires significant expertise, underscoring the need for efficient time management in diagnosis. Efficient diagnostic processes can significantly reduce treatment costs and decrease the likelihood of secondary complications. In this context, the development of a reliable Decision Support System (DSS) for trauma triage, particularly focused on the abdominal area, is vital. This paper presents a novel method for detecting liver bleeding and lacerations using CT scans, utilising the GAN Pix2Pix translation model. The effectiveness of the method is quantified by Dice score metrics, with the model achieving an accuracy of 97% for liver bleeding and 93% for liver laceration detection. These results represent a notable improvement over current state-of-the-art technologies. The system's design integrates seamlessly with existing medical imaging technologies, making it a practical addition to emergency medical services. This research underscores the potential of advanced image translation models like GAN Pix2Pix in improving the precision and speed of medical diagnostics in critical care scenarios.
• Abstract（参考訳）: トラウマは世界の健康に大きく影響し、毎年500万人以上が死亡しており、結核、エイズ、マラリアなどの病気による死亡率に匹敵する。 イランでは、道路交通事故の財政的影響は、毎年グロス・ナショナル・プロダクツの約2%を占める。 出血は、外傷後24時間以内に外傷患者が死亡する主要な原因であり、迅速な診断と重症度の評価が不可欠である。 外傷患者は全臓器の包括的スキャンを必要とし、大量のデータを生成する。 全身のCT画像を評価するには時間がかかり、診断における効率的な時間管理の必要性を裏付ける重要な専門知識が必要である。 効率的な診断プロセスは治療コストを大幅に削減し、二次合併症の可能性を減らすことができる。 このような状況下では,外傷トリアージ,特に腹部領域に焦点を当てた信頼性決定支援システム(DSS)の開発が不可欠である。 本稿では,GAN Pix2Pix翻訳モデルを用いて,CTスキャンを用いて肝出血と裂傷を検出する新しい方法を提案する。 本手法の有効性はDiceスコアで定量化され,肝出血97%,肝裂傷検出93%の精度が得られた。 これらの結果は、現在の最先端技術よりも顕著に改善されている。 システムの設計は既存の医療画像技術とシームレスに統合され、救急医療サービスに実用的な追加となる。 この研究は、GAN Pix2Pixのような高度な画像翻訳モデルが、クリティカルケアシナリオにおける医療診断の精度とスピードを改善する可能性を強調している。

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