論文の概要: A Deep Learning Framework for Real-Time Image Processing in Medical Diagnostics: Enhancing Accuracy and Speed in Clinical Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.16611v1
• Date: Sat, 18 Oct 2025 18:26:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 00:56:39.063607
• Title: A Deep Learning Framework for Real-Time Image Processing in Medical Diagnostics: Enhancing Accuracy and Speed in Clinical Applications
• Title（参考訳）: 医用診断におけるリアルタイム画像処理のためのディープラーニングフレームワーク:臨床応用における精度と速度の向上
• Authors: Melika Filvantorkaman, Maral Filvan Torkaman,
• Abstract要約: 本稿では,リアルタイムな医用画像解析のためのディープラーニングフレームワークを提案する。 提案システムは、高度なニューラルネットワークアーキテクチャとリアルタイム最適化戦略を統合している。 診断を大幅に加速し、クリニックの作業量を削減し、時間クリティカルな医療環境におけるAI統合をサポートする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Medical imaging plays a vital role in modern diagnostics; however, interpreting high-resolution radiological data remains time-consuming and susceptible to variability among clinicians. Traditional image processing techniques often lack the precision, robustness, and speed required for real-time clinical use. To overcome these limitations, this paper introduces a deep learning framework for real-time medical image analysis designed to enhance diagnostic accuracy and computational efficiency across multiple imaging modalities, including X-ray, CT, and MRI. The proposed system integrates advanced neural network architectures such as U-Net, EfficientNet, and Transformer-based models with real-time optimization strategies including model pruning, quantization, and GPU acceleration. The framework enables flexible deployment on edge devices, local servers, and cloud infrastructures, ensuring seamless interoperability with clinical systems such as PACS and EHR. Experimental evaluations on public benchmark datasets demonstrate state-of-the-art performance, achieving classification accuracies above 92%, segmentation Dice scores exceeding 91%, and inference times below 80 milliseconds. Furthermore, visual explanation tools such as Grad-CAM and segmentation overlays enhance transparency and clinical interpretability. These results indicate that the proposed framework can substantially accelerate diagnostic workflows, reduce clinician workload, and support trustworthy AI integration in time-critical healthcare environments.
• Abstract（参考訳）: 医用画像は、現代の診断において重要な役割を担っているが、高解像度の放射線学的データを解釈することは、いまだに時間がかかり、臨床医の多様性に影響を受けやすい。 従来の画像処理技術は、リアルタイム臨床に必要とされる精度、堅牢性、スピードを欠いていることが多い。 これらの制約を克服するために,X線,CT,MRIを含む複数の画像モダリティにおける診断精度と計算効率を向上させるために,リアルタイムな医用画像解析のためのディープラーニングフレームワークを提案する。 提案システムは、U-Net、EfficientNet、Transformerベースのモデルなどの高度なニューラルネットワークアーキテクチャと、モデルプルーニング、量子化、GPUアクセラレーションを含むリアルタイム最適化戦略を統合する。 このフレームワークはエッジデバイス、ローカルサーバ、クラウドインフラストラクチャへの柔軟なデプロイを可能にし、PACSやEHRといった臨床システムとのシームレスな相互運用性を保証する。 公開ベンチマークデータセットの実験的評価は、最先端のパフォーマンスを示し、分類精度は92%以上、セグメンテーションDiceスコアは91%以上、推論時間は80ミリ秒以下である。 さらに、Grad-CAMやセグメンテーションオーバーレイといった視覚的説明ツールにより、透明性と臨床的解釈性が向上する。 これらの結果は、提案フレームワークが診断ワークフローを大幅に加速し、臨床の作業量を削減し、時間クリティカルな医療環境における信頼できるAI統合をサポートすることを示唆している。

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