論文の概要: Automatic Vertebra Localization and Identification in CT by Spine Rectification and Anatomically-constrained Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.07947v1
• Date: Mon, 14 Dec 2020 21:26:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-08 18:34:01.576591
• Title: Automatic Vertebra Localization and Identification in CT by Spine Rectification and Anatomically-constrained Optimization
• Title（参考訳）: Spine rectification と Anatomically-Constrained Optimization によるCTのVertebra 局在と同定
• Authors: Fakai Wang, Kang Zheng, Le Lu, Jing Xiao, Min Wu and Shun Miao
• Abstract要約: 本論文では脊椎の解剖学的知識を利用して椎骨の局在と同定を容易にする堅牢かつ正確な方法を提案する。 キーポイント局在モデルは、脊椎中心の活性化マップを作成するために訓練される。 その後、脊椎中心線に沿って再サンプリングされ、脊椎切除された活性化マップを生成し、さらに1-D活性化信号に集約される。 解剖学的に制約された最適化モジュールを導入し、連続する椎骨指数の椎骨と硬い制約の間の距離を調節するソフト制約の下で最適な椎骨中心を共同で探索する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.84364494308767
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Accurate vertebra localization and identification are required in many clinical applications of spine disorder diagnosis and surgery planning. However, significant challenges are posed in this task by highly varying pathologies (such as vertebral compression fracture, scoliosis, and vertebral fixation) and imaging conditions (such as limited field of view and metal streak artifacts). This paper proposes a robust and accurate method that effectively exploits the anatomical knowledge of the spine to facilitate vertebra localization and identification. A key point localization model is trained to produce activation maps of vertebra centers. They are then re-sampled along the spine centerline to produce spine-rectified activation maps, which are further aggregated into 1-D activation signals. Following this, an anatomically-constrained optimization module is introduced to jointly search for the optimal vertebra centers under a soft constraint that regulates the distance between vertebrae and a hard constraint on the consecutive vertebra indices. When being evaluated on a major public benchmark of 302 highly pathological CT images, the proposed method reports the state of the art identification (id.) rate of 97.4%, and outperforms the best competing method of 94.7% id. rate by reducing the relative id. error rate by half.
• Abstract（参考訳）: 脊椎疾患の診断と手術計画の多くの臨床応用において、正確な脊椎局在と同定が必要である。 しかし、この課題において重要な課題は、非常に異なる病態(椎骨圧迫骨折、スコリオーシス、椎骨固定など)とイメージング条件(視野の制限や金属ストレークアーティファクトなど)によってもたらされる。 本稿では,脊椎の解剖学的知識を効果的に活用し,脊椎の局在と同定を容易にする頑健で正確な方法を提案する。 キーポイント局在モデルは、脊椎中心の活性化マップを作成するために訓練される。 その後、脊椎中心線に沿って再サンプリングされ、脊椎で再現された活性化マップを生成し、さらに1次元の活性化信号に集約される。 その後、解剖学的に制約された最適化モジュールを導入し、連続する椎骨指数の椎骨と硬質との距離を調節するソフト制約の下で最適な椎骨中心を共同で探索する。 病理組織学的CT画像302例のメジャーな公開ベンチマークで評価すると,本手法では美術品の識別状況(id)を報告する。 97.4%の比率で、94.7%のIDで最高の競合方法を上回っている。 相対IDを減少させます 誤差率は半分です。

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