論文の概要: Fine-Grained Rib Fracture Diagnosis with Hyperbolic Embeddings: A Detailed Annotation Framework and Multi-Label Classification Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.10889v1
• Date: Tue, 15 Apr 2025 05:47:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-16 22:09:58.821416
• Title: Fine-Grained Rib Fracture Diagnosis with Hyperbolic Embeddings: A Detailed Annotation Framework and Multi-Label Classification Model
• Title（参考訳）: ハイパボリック・エンベディングを用いた細粒リブ骨折の診断 : 詳細なアノテーションフレームワークとマルチラベル分類モデル
• Authors: Shripad Pate, Aiman Farooq, Suvrankar Dutta, Musadiq Aadil Sheikh, Atin Kumar, Deepak Mishra,
• Abstract要約: 骨折分類に適した新しいリブ骨折アノテーションプロトコルを提案する。 放射線画像と臨床像を橋渡しするクロスモーダル埋め込みを利用して骨折分類を強化した。 本手法では, フラクチャーの階層的性質を捉え, 視覚的特徴やテクスチャ記述を共有非ユークリッド多様体にマッピングするために, 双曲的埋め込みを用いる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.157486991907762
• License:
• Abstract: Accurate rib fracture identification and classification are essential for treatment planning. However, existing datasets often lack fine-grained annotations, particularly regarding rib fracture characterization, type, and precise anatomical location on individual ribs. To address this, we introduce a novel rib fracture annotation protocol tailored for fracture classification. Further, we enhance fracture classification by leveraging cross-modal embeddings that bridge radiological images and clinical descriptions. Our approach employs hyperbolic embeddings to capture the hierarchical nature of fracture, mapping visual features and textual descriptions into a shared non-Euclidean manifold. This framework enables more nuanced similarity computations between imaging characteristics and clinical descriptions, accounting for the inherent hierarchical relationships in fracture taxonomy. Experimental results demonstrate that our approach outperforms existing methods across multiple classification tasks, with average recall improvements of 6% on the AirRib dataset and 17.5% on the public RibFrac dataset.
• Abstract（参考訳）: 骨盤骨折の正確な診断と分類は治療計画に不可欠である。 しかし、既存のデータセットは細かなアノテーションを欠くことが多く、特にリブの骨折の特徴、タイプ、個々のリブの正確な解剖学的位置に関するものである。 そこで本稿では,骨折分類に適した新しいリブ骨折アノテーションプロトコルを提案する。 さらに, 放射線画像と臨床像を橋渡しするクロスモーダル埋め込みを活用して, 骨折分類の高度化を図る。 本手法では, フラクチャーの階層的性質を捉え, 視覚的特徴やテクスチャ記述を共有非ユークリッド多様体にマッピングするために, 双曲的埋め込みを用いる。 この枠組みは、骨折分類における固有の階層的関係を考慮し、画像特性と臨床記述とのより微妙な類似性計算を可能にする。 実験の結果,AirRibデータセットでは6%,パブリックなRibFracデータセットでは17.5%のリコール改善が得られた。

関連論文リスト

• Clinically-Inspired Hierarchical Multi-Label Classification of Chest X-rays with a Penalty-Based Loss Function [1.264536505250038]
  本稿では,臨床診断性を高めるマルチラベル胸部X線(CXR)画像分類法を提案する。 臨床的に有意な診断関係を捉えるため,階層的なラベル分類を取り入れた。 実験では,受信機動作特性曲線(AUROC)の0.903の平均値を得た。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-05T20:15:06Z)
• Leveraging Auxiliary Classification for Rib Fracture Segmentation [5.163088719949993]
  本研究は, 骨盤骨折セグメント化の精度を高めるために, 補助的分類タスクを組み込んだ高度深層学習モデルを提案する。 補助的分類課題は, 骨折したリブと負の領域を区別し, 非破壊的なリブと周囲の組織を包含する上で重要である。 RibFracデータセットの実験結果はセグメンテーション性能が大幅に向上したことを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-14T08:40:08Z)
• A multi-stage semi-supervised learning for ankle fracture classification on CT images [16.772298853243807]
  足関節の関節小臼歯部領域に対して, 遠位骨と遠位骨の分節ネットワークが提案されている。 半教師付き分類器は、多数のラベルのないデータをフル活用して足首骨折を分類するために構成される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-29T05:35:04Z)
• Deep Rib Fracture Instance Segmentation and Classification from CT on the RibFrac Challenge [66.86170104167608]
  RibFrac Challengeは、660のCTスキャンから5,000以上のリブ骨折のベンチマークデータセットを提供する。 MICCAI 2020チャレンジ期間中に243つの結果が評価され、7つのチームがチャレンジサマリーに参加するために招待された。 この分析により、いくつかのトップリブ骨折検出ソリューションが、人間の専門家と同等かそれ以上の性能を達成したことが明らかになった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-14T18:18:33Z)
• Multi-task Explainable Skin Lesion Classification [54.76511683427566]
  少ないラベル付きデータでよく一般化する皮膚病変に対する数発のショットベースアプローチを提案する。 提案手法は,アテンションモジュールや分類ネットワークとして機能するセグメンテーションネットワークの融合を含む。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-11T05:49:47Z)
• BronchusNet: Region and Structure Prior Embedded Representation Learning for Bronchus Segmentation and Classification [53.53758990624962]
  そこで我々は,BronchusNetという組込みフレームワークに先立って,正確な気管支分析を行うための領域と構造を提案する。 気管支分画のための適応型ハード領域対応UNetを提案する。 気管支枝の分類には,ハイブリッドな点-ボクセルグラフ学習モジュールを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-14T02:32:33Z)
• A System for 3D Reconstruction Of Comminuted Tibial Plafond Bone Fractures [2.6121721052942917]
  関節部位における高エネルギーの影響は、しばしば高度に断片化された骨骨折を引き起こす。 現在の治療アプローチでは、骨折を階層的骨折重症度分類に分類する方法を医師が決める必要がある。 本稿では、破壊重大度の定性的評価のみに関連する欠点を特定し、これらの欠点に対処するのに役立つ新しい定量的指標を提供します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-23T13:26:55Z)
• Grading Loss: A Fracture Grade-based Metric Loss for Vertebral Fracture Detection [58.984536305767996]
  自動椎骨骨折検出のための表現学習型アプローチを提案する。 本稿では,Genantのフラクチャーグレーディングスキームを尊重する,学習表現のための新しいGrading Lossを提案する。 一般に利用可能なスピーンデータセットでは、提案された損失関数が81.5%のフラクチャー検出F1スコアを達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-18T10:03:45Z)
• Semi-supervised Medical Image Classification with Relation-driven Self-ensembling Model [71.80319052891817]
  医用画像分類のための関係駆動型半教師付きフレームワークを提案する。 これは、摂動下で与えられた入力の予測一貫性を促進することでラベルのないデータを利用する。 本手法は,シングルラベルおよびマルチラベル画像分類のシナリオにおいて,最先端の半教師付き学習手法よりも優れる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-15T06:57:54Z)
• Weakly supervised multiple instance learning histopathological tumor segmentation [51.085268272912415]
  スライド画像全体のセグメント化のための弱教師付きフレームワークを提案する。 トレーニングモデルに複数のインスタンス学習スキームを利用する。 提案するフレームワークは,The Cancer Genome AtlasとPatchCamelyonデータセットのマルチロケーションとマルチ中心公開データに基づいて評価されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-10T13:12:47Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。