論文の概要: Direct Estimation of Spinal Cobb Angles by Structured Multi-Output Regression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.12626v1
• Date: Wed, 23 Dec 2020 12:33:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-25 18:18:18.432607
• Title: Direct Estimation of Spinal Cobb Angles by Structured Multi-Output Regression
• Title（参考訳）: 構造的マルチアウトプット回帰による脊髄 cobb 角度の直接推定
• Authors: Haoliang Sun, Xiantong Zhen, Chris Bailey, Parham Rasoulinejad, Yilong Yin, Shuo Li
• Abstract要約: 脊髄湾曲率を定量的に評価するコブ角度は、脊柱側膜症の診断および治療において重要な役割を果たします。 脊髄X線からのCobb角の推定を多出力回帰タスクとして定式化する。 本手法は, 高い精度で cobb 角度の直接推定が可能であり, 臨床応用の可能性も示唆する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.67503464183464
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The Cobb angle that quantitatively evaluates the spinal curvature plays an important role in the scoliosis diagnosis and treatment. Conventional measurement of these angles suffers from huge variability and low reliability due to intensive manual intervention. However, since there exist high ambiguity and variability around boundaries of vertebrae, it is challenging to obtain Cobb angles automatically. In this paper, we formulate the estimation of the Cobb angles from spinal X-rays as a multi-output regression task. We propose structured support vector regression (S^2VR) to jointly estimate Cobb angles and landmarks of the spine in X-rays in one single framework. The proposed S^2VR can faithfully handle the nonlinear relationship between input images and quantitative outputs, while explicitly capturing the intrinsic correlation of outputs. We introduce the manifold regularization to exploit the geometry of the output space. We propose learning the kernel in S2VR by kernel target alignment to enhance its discriminative ability. The proposed method is evaluated on the spinal X-rays dataset of 439 scoliosis subjects, which achieves the inspiring correlation coefficient of 92.76% with ground truth obtained manually by human experts and outperforms two baseline methods. Our method achieves the direct estimation of Cobb angles with high accuracy, which indicates its great potential in clinical use.
• Abstract（参考訳）: 脊柱管曲率を定量的に評価するコブ角は、スコリオーシスの診断と治療において重要な役割を果たす。 これらの角度の従来の測定は、集中的な手動介入によって大きな変動と信頼性の低下に苦しむ。 しかし,椎体の境界付近には高い曖昧性と変動性があるため,自動的にコブ角を得ることは困難である。 本稿では,脊髄x線からのcobb角の推定を多出力回帰タスクとして定式化する。 一つのフレームワークにおいて,x線による脊椎の cobb 角度とランドマークを共同推定するための構造的支持ベクトル回帰 (s^2vr) を提案する。 提案するs^2vrは入力画像と定量的出力の非線形関係を忠実に処理でき,出力の固有相関を明示的に捉えることができる。 出力空間の幾何を利用するために多様体正規化を導入する。 本稿では、カーネルターゲットアライメントによるS2VRにおけるカーネルの学習を提案し、その識別能力を高める。 提案手法は, 439症例の脊髄X線データセットを用いて評価し, 人手による地上の真理と92.76%のインスピレーション相関係数を達成し, 2つのベースライン法より優れていた。 本手法は, 高い精度で cobb 角度の直接推定が可能であり, 臨床応用の可能性も示唆する。

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