卒中治疗结局的自动预测：最新进展与展望
图像与视频处理
2024-12-09 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
卒中是全球重大的健康问题，导致死亡和残疾。预测卒中干预的结局有助于辅助临床决策并改善患者护理。运用和发展深度学习技术可以帮助分析大量且多样化的医疗数据，包括脑扫描、医学报告以及其他传感器信息，如脑电图(EEG)、心电图(ECG)、肌电图(EMG)等。尽管医学图像分析领域存在常见的数据标准化挑战，但深度学习在卒中结局预测中的未来在于利用多模态信息，包括最终梗死数据，以实现更好的长期功能结局预测。本文全面综述了深度学习在卒中结局预测中的最新进展与应用，涵盖：(i) 所使用的数据与模型，(ii) 预测任务与成功度量，(iii) 当前的挑战与局限，以及(iv) 未来方向与潜在益处。本综述旨在为研究人员、临床医生和政策制定者提供对该快速发展和充满前景领域的最新理解。
引用
@article{arxiv.2412.04812,
title = {Automatic Prediction of Stroke Treatment Outcomes: Latest Advances and Perspectives},
author = {Zeynel A. Samak and Philip Clatworthy and Majid Mirmehdi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.04812},
year = {2024}
}
备注
The paper is under consideration at Biomedical Engineering Letters (Springer)