論文の概要: Bipartite Distance for Shape-Aware Landmark Detection in Spinal X-Ray Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.14330v1
• Date: Thu, 28 May 2020 22:34:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-27 05:01:47.646741
• Title: Bipartite Distance for Shape-Aware Landmark Detection in Spinal X-Ray Images
• Title（参考訳）: 脊椎X線画像における形状認識ランドマーク検出のための両部距離
• Authors: Abdullah-Al-Zubaer Imran, Chao Huang, Hui Tang, Wei Fan, Kenneth M.C. Cheung, Michael To, Zhen Qian, Demetri Terzopoulos
• Abstract要約: スコリオーシス(英: Scoliosis)は、脊椎の外側の曲がりを引き起こす先天性疾患である。 脊椎のランドマークの自動検出と局所化によって信頼性を向上させることができる。 両部距離(BPD)測定値に基づく新たな損失を提案し,ランドマーク検出性能を継続的に向上させることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.8260780895433
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Scoliosis is a congenital disease that causes lateral curvature in the spine. Its assessment relies on the identification and localization of vertebrae in spinal X-ray images, conventionally via tedious and time-consuming manual radiographic procedures that are prone to subjectivity and observational variability. Reliability can be improved through the automatic detection and localization of spinal landmarks. To guide a CNN in the learning of spinal shape while detecting landmarks in X-ray images, we propose a novel loss based on a bipartite distance (BPD) measure, and show that it consistently improves landmark detection performance.
• Abstract（参考訳）: スコリシス(scoliosis)は、脊椎の外側の湾曲を引き起こす先天性疾患である。 その評価は脊髄x線画像における椎骨の同定と局在に依存しており、従来は、主観的および観察的変動しやすい、退屈で時間のかかる手作業によるx線撮影手順によって行われる。 脊髄ランドマークの自動検出と局在化により、信頼性が向上する。 x線画像中のランドマークを検知しながら、cnnを脊髄形状の学習に導くために、二成分距離(bpd)尺度に基づく新たな損失を提案し、ランドマーク検出性能を一貫して向上させることを示す。

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