Advancing Ischemic Stroke Diagnosis: A Novel Two-Stage Approach for Blood Clot Origin Identification

要約

この論文では、虚血性脳卒中の診断と治療に重要な、血栓の起源を分類するための革新的な 2 段階の方法論を紹介します。
まず、MobileNetV3 に基づく背景分類器が、大きなスライド全体のデジタル病理学画像を多数のタイルにセグメント化し、細胞物質の存在を検出します。
その後、事前にトレーニングされたさまざまな画像分類アルゴリズムが微調整されて、血栓の原因が特定されます。
複雑な血流ダイナミクスと、コンピューター断層撮影 (CT)、磁気共鳴画像法 (MRI)、超音波などの従来のイメージング方法の限界により、血栓の発生源を特定することは困難な作業です。
これらの技術は血栓を特定するのには役立ちますが、血栓がどのように発生したのかを特定するのにはあまり適していません。
これらの課題に対処するために、私たちの方法では、スライド全体のデジタル病理画像からの情報を使用して洗練された堅牢なコンピューター ビジョン モデルを利用します。
テストしたすべてのモデルのうち、PoolFormer \cite{yu2022metaformer} は他のモデルよりも優れたパフォーマンスを示し、精度 93.4\%、適合率 93.4\%、再現率 93.4\%、F1 スコア 93.4\% でした。
さらに、0.4361 という優れた加重マルチクラス対数損失 (WMCLL) を達成しており、この特定のアプリケーションでの効果がいかに優れているかが強調されています。
これらの有望な発見は、我々のアプローチがさまざまな血管位置における血栓の起源を首尾よく特定できることを示唆しており、虚血性脳卒中診断および治療アプローチを前進させる可能性がある。

要約(オリジナル)

An innovative two-stage methodology for categorizing blood clot origins is presented in this paper, which is important for the diagnosis and treatment of ischemic stroke. First, a background classifier based on MobileNetV3 segments big whole-slide digital pathology images into numerous tiles to detect the presence of cellular material. After that, different pre-trained image classification algorithms are fine-tuned to determine the origin of blood clots. Due to complex blood flow dynamics and limitations in conventional imaging methods such as computed tomography (CT), magnetic resonance imaging (MRI), and ultrasound, identifying the sources of blood clots is a challenging task. Although these techniques are useful for identifying blood clots, they are not very good at determining how they originated. To address these challenges, our method makes use of robust computer vision models that have been refined using information from whole-slide digital pathology images. Out of all the models tested, the PoolFormer \cite{yu2022metaformer} performs better than the others, with 93.4\% accuracy, 93.4\% precision, 93.4\% recall, and 93.4\% F1-score. Moreover, it achieves the good weighted multi-class logarithmic loss (WMCLL) of 0.4361, which emphasizes how effective it is in this particular application. These encouraging findings suggest that our approach can successfully identify the origin of blood clots in a variety of vascular locations, potentially advancing ischemic stroke diagnosis and treatment approaches.

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