論文の概要: Convolutional Neural Networks based automated segmentation and labelling of the lumbar spine X-ray

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.03364v1
• Date: Sat, 4 Apr 2020 20:15:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-16 23:01:49.879164
• Title: Convolutional Neural Networks based automated segmentation and labelling of the lumbar spine X-ray
• Title（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワークを用いた腰椎X線の自動セグメンテーションとラベル付け
• Authors: Sandor Konya, Sai Natarajan T R, Hassan Allouch, Kais Abu Nahleh, Omneya Yakout Dogheim, Heinrich Boehm
• Abstract要約: 本研究の目的は, 腰椎X線を手動で付加した730個の椎間板にトレーニングした, 異なるセグメンテーションネットワークのセグメンテーション精度について検討することである。 セグメンテーションネットワークはセグメンテーションネットワークと比較された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The aim of this study is to investigate the segmentation accuracies of different segmentation networks trained on 730 manually annotated lateral lumbar spine X-rays. Instance segmentation networks were compared to semantic segmentation networks. The study cohort comprised diseased spines and postoperative images with metallic implants. The average mean accuracy and mean intersection over union (IoU) was up to 3 percent better for the best performing instance segmentation model, the average pixel accuracy and weighted IoU were slightly better for the best performing semantic segmentation model. Moreover, the inferences of the instance segmentation models are easier to implement for further processing pipelines in clinical decision support.
• Abstract（参考訳）: 本研究の目的は, 腰椎X線を手動でアノテートした730本の異なるセグメンテーションネットワークのセグメンテーション精度を検討することである。 インスタンスセグメンテーションネットワークとセマンティックセグメンテーションネットワークを比較した。 この研究は、金属インプラントを用いた脊椎疾患と術後画像のコホートであった。 平均的平均精度と平均的結合(IoU)は,最高のインスタンスセグメンテーションモデルでは最大3%,平均画素精度と重み付きIoUは最高のセグメンテーションモデルではわずかに向上した。 さらに、インスタンスセグメンテーションモデルの推論は、臨床決定支援でさらなるパイプラインを処理するための実装が容易である。

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