論文の概要: Automatic Prediction of Stroke Treatment Outcomes: Latest Advances and Perspectives

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.04812v1
• Date: Fri, 06 Dec 2024 07:06:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-09 15:55:26.239673
• Title: Automatic Prediction of Stroke Treatment Outcomes: Latest Advances and Perspectives
• Title（参考訳）: ストローク治療結果の自動予測 : 最新の進歩と展望
• Authors: Zeynel A. Samak, Philip Clatworthy, Majid Mirmehdi,
• Abstract要約: ディープラーニング技術の導入と開発は、大規模で多様な医療データを分析するのに役立ちます。 医用画像分析領域における共通データ標準化の課題にもかかわらず、脳卒中結果予測におけるディープラーニングの未来は、マルチモーダル情報を使うことにある。 このレビューは、研究者、臨床医、政策立案者に対して、この急速に発展し、有望な分野に関する最新の理解を提供することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7570334364848073
• License:
• Abstract: Stroke is a major global health problem that causes mortality and morbidity. Predicting the outcomes of stroke intervention can facilitate clinical decision-making and improve patient care. Engaging and developing deep learning techniques can help to analyse large and diverse medical data, including brain scans, medical reports and other sensor information, such as EEG, ECG, EMG and so on. Despite the common data standardisation challenge within medical image analysis domain, the future of deep learning in stroke outcome prediction lie in using multimodal information, including final infarct data, to achieve better prediction of long-term functional outcomes. This article provides a broad review of recent advances and applications of deep learning in the prediction of stroke outcomes, including (i) the data and models used, (ii) the prediction tasks and measures of success, (iii) the current challenges and limitations, and (iv) future directions and potential benefits. This comprehensive review aims to provide researchers, clinicians, and policy makers with an up-to-date understanding of this rapidly evolving and promising field.
• Abstract（参考訳）: ストロークは、死亡率と死亡率を引き起こす主要な世界的な健康問題である。 脳卒中介入の結果を予測することは、臨床的意思決定を促進し、患者のケアを改善する。 深層学習技術の導入と開発は、脳スキャン、医療報告、EEG、ECG、EMGなどのセンサー情報など、大規模で多様な医療データを分析するのに役立ちます。 医用画像解析領域における共通データ標準化の課題にもかかわらず、脳卒中結果予測における深層学習の将来は、最終梗塞データを含むマルチモーダル情報を用いて、長期的機能的結果のより良い予測を達成することにある。 本稿では,脳卒中発症予測におけるディープラーニングの最近の進歩と応用について概観する。 (i)使用するデータ及びモデル 二 成功の予測課題及び措置 (三)現在の課題、限界、及び (4)今後の方向性と潜在的な利益。 この総合的なレビューは、研究者、臨床医、政策立案者に対して、この急速に発展し、有望な分野に関する最新の理解を提供することを目的としている。

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