慢性創傷セグメンテーションのための強化されたハーモニック密接接続ハイブリッドトランスフォーマーネットワークアーキテクチャ
カテゴリ：診断支援・画像解析
公開日：2026年2月19日
タイトル：An enhanced harmonic densely connected hybrid transformer network architecture for chronic wound segmentation utilising multi-colour space tensor merging
雑誌名：Comput Biol Med. 2025 Jun; 192(Pt A): 110172.
概 要：
慢性創傷とそれに伴う合併症は、世界中のクリニックや病院において増大する負担をもたらしています。静脈、動脈、糖尿病、圧迫創傷は、世界的にますます一般的になっています。これらの状態は、感染による四肢切断や死亡リスクの増加を引き起こす可能性があり、慢性創傷ケアを支援する新しい方法が必要です。本研究では、特徴学習を強化するためにネットワークの初期層にコントラスト排除コンポーネントを統合した改良型HarDNetセグメンテーションアーキテクチャを提案します。また、マルチカラースペーステンソルマージプロセスを利用し、畳み込みブロックのハーモニック形状を調整して追加機能を促進します。
方 法：
本モデルは、明るい肌の患者からの創傷画像を用いて訓練し、2つのテストセット（真実データありとなし）で評価しました。臨床創傷専門家から主観的評価を得て、評価者間の信頼性を評価するためにクラス内相関係数を使用しました。
結 果：
暗い肌色のテストセットにおいて、提案モデルは基準モデルと比較してDice類似度係数が0.1221、IoUが0.1270改善されました。定性的分析でも、専門家の評価が3%以上改善されました。
結 論：
本研究は、明るい肌の創傷画像のみで訓練されたモデルを用いて、暗い肌色の慢性創傷セグメンテーションに焦点を当てた初の研究であり、糖尿病が多い国々における重要性を強調しています。また、慢性創傷セグメンテーションに関する最大の定性的研究を実施しました。