論文の概要: A Systematic Analysis of Input Modalities for Fracture Classification of the Paediatric Wrist

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.13856v1
• Date: Wed, 18 Dec 2024 13:52:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-19 16:47:59.406371
• Title: A Systematic Analysis of Input Modalities for Fracture Classification of the Paediatric Wrist
• Title（参考訳）: 小児関節骨折の分類における入力モーダリティの体系的解析
• Authors: Ron Keuth, Maren Balks, Sebastian Tschauner, Ludger Tüshaus, Mattias Heinrich,
• Abstract要約: ドイツでは毎年約80万人が治療を受けており、子供や青年の骨折は最も多い。 AO/OTAシステムは、治療決定の基礎となる構造化骨折型分類を提供する。 現在のディープラーニングモデルは、経験豊富な放射線学者に匹敵する性能を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.46533489982168674
• License:
• Abstract: Fractures, particularly in the distal forearm, are among the most common injuries in children and adolescents, with approximately 800 000 cases treated annually in Germany. The AO/OTA system provides a structured fracture type classification, which serves as the foundation for treatment decisions. Although accurately classifying fractures can be challenging, current deep learning models have demonstrated performance comparable to that of experienced radiologists. While most existing approaches rely solely on radiographs, the potential impact of incorporating other additional modalities, such as automatic bone segmentation, fracture location, and radiology reports, remains underexplored. In this work, we systematically analyse the contribution of these three additional information types, finding that combining them with radiographs increases the AUROC from 91.71 to 93.25. Our code is available on GitHub.
• Abstract（参考訳）: 骨折、特に前腕遠位部の骨折は、子供や思春期で最も多い怪我であり、ドイツでは毎年約800万人の患者が治療を受けている。 AO/OTAシステムは、治療決定の基礎となる構造化骨折型分類を提供する。 骨折の正確な分類は難しいが、現在のディープラーニングモデルは経験豊富な放射線学者に匹敵する性能を示している。 既存のアプローチはラジオグラフのみに頼っているが、骨の自動分割、骨折位置、および放射線学の報告など、他の追加の手段を取り入れることによる潜在的な影響は、まだ解明されていない。 本研究は,これら3つの追加情報タイプの貢献を系統的に分析し,これらとラジオグラフィーを組み合わせることで,AUROCを91.71から93.25に増加させることを示した。 私たちのコードはGitHubで入手可能です。

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