論文の概要: 3D Convolutional Neural Networks for Improved Detection of Intracranial bleeding in CT Imaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.20306v1
• Date: Wed, 26 Mar 2025 08:10:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-27 13:20:00.972116
• Title: 3D Convolutional Neural Networks for Improved Detection of Intracranial bleeding in CT Imaging
• Title（参考訳）: CT画像における頭蓋内出血検出のための3次元畳み込みニューラルネットワーク
• Authors: Bargava Subramanian, Naveen Kumarasami, Praveen Shastry, Kalyan Sivasailam, Anandakumar D, Elakkiya R, Harsha KG, Rithanya V, Harini T, Afshin Hussain, Kishore Prasath Venkatesh,
• Abstract要約: 脳内出血(Intracranial bleeding, IB)は、外傷性脳損傷によって引き起こされる致命的な疾患である。 従来のイメージングは遅く、特に高圧のシナリオでは変動しがちである。 本稿では、緊急時にIB検出を変換するAIの役割について説明する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Background: Intracranial bleeding (IB) is a life-threatening condition caused by traumatic brain injuries, including epidural, subdural, subarachnoid, and intraparenchymal hemorrhages. Rapid and accurate detection is crucial to prevent severe complications. Traditional imaging can be slow and prone to variability, especially in high-pressure scenarios. Artificial Intelligence (AI) provides a solution by quickly analyzing medical images, identifying subtle hemorrhages, and flagging urgent cases. By enhancing diagnostic speed and accuracy, AI improves workflows and patient care. This article explores AI's role in transforming IB detection in emergency settings. Methods: A U-shaped 3D Convolutional Neural Network (CNN) automates IB detection and classification in volumetric CT scans. Advanced preprocessing, including CLAHE and intensity normalization, enhances image quality. The architecture preserves spatial and contextual details for precise segmentation. A dataset of 2,912 annotated CT scans was used for training and evaluation. Results: The model achieved high performance across major bleed types, with precision, recall, and accuracy exceeding 90 percent in most cases 96 percent precision for epidural hemorrhages and 94 percent accuracy for subarachnoid hemorrhages. Its ability to classify and localize hemorrhages highlights its clinical reliability. Conclusion: This U-shaped 3D CNN offers a scalable solution for automating IB detection, reducing diagnostic delays, and improving emergency care outcomes. Future work will expand dataset diversity, optimize real-time processing, and integrate multimodal data for enhanced clinical applicability.
• Abstract（参考訳）: 背景: 頭蓋内出血(IB)は, 硬膜外, 硬膜下, くも膜下, 神経内出血などの外傷性脳損傷によって引き起こされる生命予後である。 重篤な合併症を予防するためには、迅速かつ正確な検出が不可欠である。 従来のイメージングは遅く、特に高圧のシナリオでは変動しがちである。 人工知能(AI)は、医療画像の迅速な分析、微妙な出血の特定、緊急ケースのフラグ付けによる解決策を提供する。 診断のスピードと精度を向上させることで、AIはワークフローと患者のケアを改善します。 本稿では、緊急時にIB検出を変換するAIの役割について説明する。 方法:U字型3次元畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、体積CTスキャンでIBの検出と分類を自動化する。 CLAHEや強度正規化を含む高度な前処理により、画質が向上する。 このアーキテクチャは、正確なセグメンテーションのために空間的および文脈的詳細を保存する。 トレーニングと評価には2,912個のCTスキャンが使用された。 結果: 本モデルでは, 硬膜外出血の96%, くも膜下出血の94%の精度で, 精度, リコール, 精度が90%以上であった。 出血を分類し、局所化する能力は、その臨床的信頼性を強調している。 結論: このU字型3D CNNは、IB検出の自動化、診断遅延の低減、緊急治療結果の改善のためのスケーラブルなソリューションを提供する。 今後は、データセットの多様性を拡張し、リアルタイム処理を最適化し、臨床応用性を高めるためにマルチモーダルデータを統合していく予定だ。

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