論文の概要: Detection and Localization of Subdural Hematoma Using Deep Learning on Computed Tomography

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.09393v1
• Date: Wed, 10 Dec 2025 07:37:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-11 15:14:53.436148
• Title: Detection and Localization of Subdural Hematoma Using Deep Learning on Computed Tomography
• Title（参考訳）: 深部CTによる硬膜下血腫の検出と局在
• Authors: Vasiliki Stoumpou, Rohan Kumar, Bernard Burman, Diego Ojeda, Tapan Mehta, Dimitris Bertsimas,
• Abstract要約: 硬膜下血腫 (SDH) は神経外科的緊急時であり, 高齢化が進んでいる。 マルチモーダルな臨床および画像情報を統合する透明でハイパフォーマンスなシステムが必要である。 我々は,構造化された臨床変数とCTボリュームに基づいて訓練された3次元畳み込みニューラルネットワークと,SDHの検出とローカライゼーションのための2次元セグメンテーションモデルを統合するマルチモーダルディープラーニングフレームワークを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5333115085185614
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Background. Subdural hematoma (SDH) is a common neurosurgical emergency, with increasing incidence in aging populations. Rapid and accurate identification is essential to guide timely intervention, yet existing automated tools focus primarily on detection and provide limited interpretability or spatial localization. There remains a need for transparent, high-performing systems that integrate multimodal clinical and imaging information to support real-time decision-making. Methods. We developed a multimodal deep-learning framework that integrates structured clinical variables, a 3D convolutional neural network trained on CT volumes, and a transformer-enhanced 2D segmentation model for SDH detection and localization. Using 25,315 head CT studies from Hartford HealthCare (2015--2024), of which 3,774 (14.9\%) contained clinician-confirmed SDH, tabular models were trained on demographics, comorbidities, medications, and laboratory results. Imaging models were trained to detect SDH and generate voxel-level probability maps. A greedy ensemble strategy combined complementary predictors. Findings. Clinical variables alone provided modest discriminatory power (AUC 0.75). Convolutional models trained on CT volumes and segmentation-derived maps achieved substantially higher accuracy (AUCs 0.922 and 0.926). The multimodal ensemble integrating all components achieved the best overall performance (AUC 0.9407; 95\% CI, 0.930--0.951) and produced anatomically meaningful localization maps consistent with known SDH patterns. Interpretation. This multimodal, interpretable framework provides rapid and accurate SDH detection and localization, achieving high detection performance and offering transparent, anatomically grounded outputs. Integration into radiology workflows could streamline triage, reduce time to intervention, and improve consistency in SDH management.
• Abstract（参考訳）: 背景。 硬膜下血腫 (SDH) は神経外科的緊急時であり, 高齢化が進んでいる。 タイムリーな介入を誘導するためには、迅速かつ正確な識別が不可欠であるが、既存の自動化ツールは、主に検出に集中し、限定的な解釈可能性や空間的位置付けを提供する。 リアルタイム意思決定を支援するためにマルチモーダルな臨床・画像情報を統合する透明でハイパフォーマンスなシステムが必要である。 メソッド。 我々は、構造化された臨床変数とCTボリュームに基づいて訓練された3次元畳み込みニューラルネットワークと、SDHの検出とローカライゼーションのためのトランスフォーマー強化2Dセグメンテーションモデルを統合するマルチモーダルディープラーニングフレームワークを開発した。 ハートフォード・ヘルスケア(2015年-2024年)の25,315人の頭部CT研究を用い、そのうち3,774人(14.9 %)が臨床で確認されたSDHを含んでいた。 イメージングモデルはSDHを検出し、ボクセルレベルの確率マップを生成するように訓練された。 強欲なアンサンブル戦略は相補的な予測器を組み合わせた。 発見。 臨床変数だけでは、控えめな差別力(AUC 0.75)が提供された。 CTボリュームとセグメンテーション由来の地図に基づいて訓練された畳み込みモデルは、AUCs 0.922, 0.926)。 すべてのコンポーネントを統合するマルチモーダルアンサンブルは、最高の全体的な性能(AUC 0.9407; 95\% CI, 0.930--0.951)を達成し、既知のSDHパターンと整合した解剖学的意味のあるローカライゼーションマップを作成した。 解釈。 このマルチモーダル・解釈可能なフレームワークは、高速かつ正確なSDH検出とローカライゼーションを提供し、高い検出性能を実現し、透過的で解剖学的に基礎付けられた出力を提供する。 放射線学ワークフローへの統合はトリアージを効率化し、介入までの時間を短縮し、SDH管理の一貫性を向上させる。

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