肝脏创伤分诊决策支持系统
图像与视频处理
2024-09-30 v2 计算机视觉与模式识别
摘要
创伤显著�影响全球健康，导致每年超过 500 万例死亡，这相当于结核病、HIV 和疟疾死亡率。伊朗，道路交通事故的财务影响约为国内生产总值的 2%。出血是创伤患者在受伤后 24 小时内的主要死亡原因，快速诊断和评估严重程度至关重要。创伤患者需要对全身器官进行综合扫描，产生大量数据。对整个身体的 CT 图像进行评估耗时且需要相当专业的知识，这凸显了在诊断中高效时间管理的必要性。高效的诊断过程可显著降低治疗成本，降低二次并发症的可能性。在此背景下，开发针对腹部区域的创伤分诊可靠决策支持系统（DSS）至关重要。本文提出了一种用于检测肝脏出血和肝脏撕裂的方法，采用 GAN Pix2Pix 翻译模型。通过 Dice 评分指标量化方法效果，模型在肝脏出血检测和肝脏撕裂检测方面的准确率分别达到 97% 和 93%。这些结果在当前最先进技术水平上具有显著性。该系统的设计无缝集成到现有医学影像技术中，具有实际应用价值。本研究强调了诸如 GAN Pix2Pix 等先进图像翻译模型在提高关键护理场景中医学诊断精度和速度方面的潜力。
引用
@article{arxiv.2408.02012,
title = {Decision Support System to triage of liver trauma},
author = {Ali Jamali and Azadeh Nazemi and Ashkan Sami and Rosemina Bahrololoom and Shahram Paydar and Alireza Shakibafar},
journal= {arXiv preprint arXiv:2408.02012},
year = {2024}
}