Fugu-MT 論文翻訳(概要): Geodesic B-Score for Improved Assessment of Knee Osteoarthritis

論文の概要: Geodesic B-Score for Improved Assessment of Knee Osteoarthritis

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.01107v1
Date: Fri, 12 Mar 2021 12:16:21 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-04-08 08:23:51.526674
Title: Geodesic B-Score for Improved Assessment of Knee Osteoarthritis
Title（参考訳）: 変形性膝関節症に対するジオデシックBスコアの有用性
Authors: Felix Ambellan, Stefan Zachow, Christoph von Tycowicz
Abstract要約: 三次元医用画像は、変形性関節症の構造的状態の詳細な理解を可能にする。被験者固有の臨床結果の信頼性を評価するための、読者非依存の尺度は、いまだに大きなニーズがある。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.13221754103523226
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Three-dimensional medical imaging enables detailed understanding of osteoarthritis structural status. However, there remains a vast need for automatic, thus, reader-independent measures that provide reliable assessment of subject-specific clinical outcomes. To this end, we derive a consistent generalization of the recently proposed B-score to Riemannian shape spaces. We further present an algorithmic treatment yielding simple, yet efficient computations allowing for analysis of large shape populations with several thousand samples. Our intrinsic formulation exhibits improved discrimination ability over its Euclidean counterpart, which we demonstrate for predictive validity on assessing risks of total knee replacement. This result highlights the potential of the geodesic B-score to enable improved personalized assessment and stratification for interventions.
Abstract（参考訳）: 三次元医用画像は変形性関節症の構造状態の詳細な理解を可能にする。しかし, 患者固有の臨床結果の信頼性を評価するための読解者非依存的手法は, 依然として大きなニーズが残っている。この目的のために、最近提案されたBスコアのリーマン形状空間への一貫した一般化を導出する。さらに, 単純かつ効率的な計算を行い, 数千のサンプルを用いて大規模形状の集団を解析できるアルゴリズム処理を提案する。以上より,本研究はeuclideanに対する識別能力の向上を示し,全膝置換術のリスク評価における予測的妥当性を示す。この結果は、ジオデシックBスコアの可能性を強調し、介入に対するパーソナライズドアセスメントと階層化の改善を可能にする。

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