論文の概要: Invisible Yet Detected: PelFANet with Attention-Guided Anatomical Fusion for Pelvic Fracture Diagnosis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.13873v2
• Date: Mon, 29 Sep 2025 09:48:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-30 14:13:47.532535
• Title: Invisible Yet Detected: PelFANet with Attention-Guided Anatomical Fusion for Pelvic Fracture Diagnosis
• Title（参考訳）: Invisible yet detected: PelFANet with Attention-Guided anatomical Fusion for Pelvic fracture
• Authors: Siam Tahsin Bhuiyan, Rashedur Rahman, Sefatul Wasi, Naomi Yagi, Syoji Kobashi, Ashraful Islam, Saadia Binte Alam,
• Abstract要約: PelFANetは骨の断片化によって骨の分類を改善するために生の骨盤X線を融合する2重ストリームアテンションネットワークである。 PelFANetはセグメンテーション誘導アプローチで2段階パイプラインでトレーニングされ、従来のメソッドよりも優れたパフォーマンスを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0403098113633096
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Pelvic fractures pose significant diagnostic challenges, particularly in cases where fracture signs are subtle or invisible on standard radiographs. To address this, we introduce PelFANet, a dual-stream attention network that fuses raw pelvic X-rays with segmented bone images to improve fracture classification. The network employs Fused Attention Blocks (FABlocks) to iteratively exchange and refine features from both inputs, capturing global context and localized anatomical detail. Trained in a two-stage pipeline with a segmentation-guided approach, PelFANet demonstrates superior performance over conventional methods. On the AMERI dataset, it achieves 88.68% accuracy and 0.9334 AUC on visible fractures, while generalizing effectively to invisible fracture cases with 82.29% accuracy and 0.8688 AUC, despite not being trained on them. These results highlight the clinical potential of anatomy-aware dual-input architectures for robust fracture detection, especially in scenarios with subtle radiographic presentations.
• Abstract（参考訳）: 骨盤骨折は、特に標準的なX線写真では、骨折の兆候が微妙で目に見えない場合において、重要な診断上の課題となる。 PelFANetは骨の断片化された画像と生の骨のX線を融合させて骨折の分類を改善するための2重ストリームアテンションネットワークである。 このネットワークは、FABlocks(Fused Attention Blocks)を使用して、両方の入力から機能を反復的に交換し、洗練し、グローバルコンテキストと局所解剖学的詳細をキャプチャする。 PelFANetはセグメンテーション誘導のアプローチで2段階のパイプラインで訓練されており、従来の手法よりも優れたパフォーマンスを示している。 AMERIデータセットでは、目に見える骨折に対して88.68%の精度と0.9334のAUCを達成し、トレーニングを受けていないにもかかわらず、82.29%の精度と0.8688のAUCを効果的に利用した。 これらの結果は、特に微妙なX線画像提示のシナリオにおいて、堅牢な破壊検出のための解剖学的二重インプットアーキテクチャの臨床的可能性を強調した。

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