論文の概要: Infrared Imaging Empowered by Artificial Intelligence for Pediatric Skeletal Triage: A Narrative Review and Future Perspectives

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.24727v1
• Date: Mon, 27 Jul 2026 17:56:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-28 22:34:15.546946
• Title: Infrared Imaging Empowered by Artificial Intelligence for Pediatric Skeletal Triage: A Narrative Review and Future Perspectives
• Title（参考訳）: 小児骨格トリアージに人工知能を応用した赤外線イメージング : ナラティブ・レビューと今後の展望
• Abstract要約: 早期の累積低線量放射線は、生涯の白血病と脳のリスクを高め、放射線のないトリアージの選択肢を動機付けている。 広スペクトル赤外線(IR)イメージングとディープラーニングクロスモーダル翻訳とを結合したハイブリッドフレームワークのエビデンスを合成する。 我々は650nmから1mmの5つのIRスペクトル窓(NIR-I, NIR-II, SWIR, MIR/LWIR, THz)について検討した。 画像から画像への変換ネットワーク(Pix2Pix, CycleGAN, Swin-Unet)と特徴マッチングアルゴリズムを要約する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Background. Pediatric musculoskeletal trauma represents up to 18% of pediatric ED visits, yet diagnosis still depends on ionizing radiography. Cumulative low-dose radiation in early life raises lifetime leukemia and brain malignancy risk, motivating radiation-free triage alternatives. Objective. To synthesize evidence for a hybrid framework coupling broad-spectrum infrared (IR) imaging with deep-learning cross-modal translation to generate clinically interpretable synthetic-radiograph reconstructions from non-ionizing data. Approach. We review five IR spectral windows spanning 650 nm to 1 mm - NIR-I, NIR-II, SWIR, MIR/LWIR, and THz - and how dual-geometry (transmission/reflection) acquisition exploits wavelength-specific tissue depth and biochemical sensitivity. We summarize image-to-image translation networks (Pix2Pix, CycleGAN, Swin-Unet) and feature-matching algorithms (SuperPoint, SuperGlue, ALIKED, LightGlue) used to align and fuse IR data into radiograph-equivalent reconstructions. Implications. Pediatric anatomy - smaller cross-sections, thinner cortical bone - favors IR penetration, enabling compact, portable, non-ionizing triage hardware. Feasibility is grounded in fNIRS and transcranial photobiomodulation evidence: near-infrared light passes through skin, skull, and cortex with sufficient signal for hemodynamic monitoring - a longer, more attenuating path than through a pediatric forearm or distal leg. Key barriers: paired IR/X-ray dataset construction, AI-as-medical-device regulatory pathways, generalization across body habitus and skin pigmentation, and acquisition-protocol standardization. Conclusions. Integrated multi-spectral IR+AI imaging is a promising radiation-free complement to pediatric skeletal radiography. Progress requires multi-center paired datasets, externally validated models, and IR source safety qualification under IEC 60825-1.
• Abstract（参考訳）: 背景。 小児の筋骨格外傷は小児ED訪問の最大18%を占めるが、診断は電離放射線撮影に依存している。 早期の累積低線量放射線は、生涯の白血病と脳悪性度リスクを高め、放射線のないトリアージの選択肢を動機付けている。 目的。 非イオン化データから臨床的に解釈可能な合成ラジオグラフィ再構成を生成するために、広スペクトル赤外線(IR)イメージングとディープラーニングのクロスモーダル翻訳を結合したハイブリッドフレームワークのエビデンスを合成する。 アプローチ。 650nmから1mmの5つの赤外線スペクトル窓(NIR-I, NIR-II, SWIR, MIR/LWIR, THz)について検討した。 画像と画像の変換ネットワーク(Pix2Pix, CycleGAN, Swin-Unet)と特徴マッチングアルゴリズム(SuperPoint, SuperGlue, ALIKED, LightGlue)をまとめた。 意味。 小児解剖学 - より小さな断面、より薄い皮質骨 - は、IR侵入を好んでおり、コンパクトでポータブルで非電離型トリアージハードウェアを可能にしている。 近赤外光は皮膚、頭蓋骨、大脳皮質を通り、血行動態のモニタリングに十分な信号を与える。 主な障壁は、ペア化されたIR/X線データセットの構築、AI-as-medical-deviceレギュレーションパス、身体習慣と皮膚色素の一般化、取得とプロトコールの標準化である。 結論。 統合型マルチスペクトルIR+AIイメージングは、小児骨格X線撮影を補完する有望な放射線のない補体である。 進歩には、マルチセンターのペアデータセット、外部で検証されたモデル、IEC 60825-1の下でのIRソースの安全性の保証が必要である。

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