論文の概要: Inferring the 3D Standing Spine Posture from 2D Radiographs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.06612v2
• Date: Wed, 13 Jan 2021 15:15:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-11 00:33:42.219998
• Title: Inferring the 3D Standing Spine Posture from 2D Radiographs
• Title（参考訳）: 2次元x線画像から3次元立脚姿勢を推定する
• Authors: Amirhossein Bayat, Anjany Sekuboyina, Johannes C. Paetzold, Christian Payer, Darko Stern, Martin Urschler, Jan S. Kirschke, Bjoern H. Menze
• Abstract要約: このような生体力学的分析には、自然重み付け下での立位姿勢(立位)が不可欠である。 本稿では,脊椎に作用する新しいニューラルネットワークアーキテクチャであるemphTransVertを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.114998342130747
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The treatment of degenerative spinal disorders requires an understanding of the individual spinal anatomy and curvature in 3D. An upright spinal pose (i.e. standing) under natural weight bearing is crucial for such bio-mechanical analysis. 3D volumetric imaging modalities (e.g. CT and MRI) are performed in patients lying down. On the other hand, radiographs are captured in an upright pose, but result in 2D projections. This work aims to integrate the two realms, i.e. it combines the upright spinal curvature from radiographs with the 3D vertebral shape from CT imaging for synthesizing an upright 3D model of spine, loaded naturally. Specifically, we propose a novel neural network architecture working vertebra-wise, termed \emph{TransVert}, which takes orthogonal 2D radiographs and infers the spine's 3D posture. We validate our architecture on digitally reconstructed radiographs, achieving a 3D reconstruction Dice of $95.52\%$, indicating an almost perfect 2D-to-3D domain translation. Deploying our model on clinical radiographs, we successfully synthesise full-3D, upright, patient-specific spine models for the first time.
• Abstract（参考訳）: 変性性脊椎疾患の治療には、個々の脊髄解剖学と3Dの曲率の理解が必要である。 このような生体力学的解析には、自然重量軸受下での直立姿勢(すなわち立位)が不可欠である。 3Dボリューム・モダリティ(CTやMRIなど)は、横たわる患者に対して行われる。 一方、X線写真は直立したポーズで撮影されるが、2次元投影の結果となる。 この研究は、x線写真からの直立性脊椎曲率とct画像からの3次元椎体形状を組み合わせることで、自然にロードされる直立性脊椎の3dモデルを合成することを目的としている。 具体的には, 2次元x線撮影を行い, 脊椎の3次元姿勢を推定する新しいニューラルネットワークアーキテクチャ, \emph{transvert} を提案する。 我々は,デジタルで再構成したラジオグラフィのアーキテクチャを検証し,ほぼ完璧な2D-to-3Dドメイン変換を示すDiceの3D再構成を95.52.%で達成した。 臨床用X線写真にモデルを配置し, フル3D, アップライト, 患者固有の脊椎モデルを初めて合成した。

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