論文の概要: Automatic spinal curvature measurement on ultrasound spine images using
Faster R-CNN
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.07988v1
- Date: Sun, 17 Apr 2022 12:09:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-19 16:37:06.965389
- Title: Automatic spinal curvature measurement on ultrasound spine images using
Faster R-CNN
- Title（参考訳）: 高速R-CNNを用いた超音波脊椎画像の自動曲率計測
- Authors: Zhichao Liu, Liyue Qian, Wenke Jing, Desen Zhou, Xuming He, Edmond
Lou, Rui Zheng
- Abstract要約: 本研究の目的は、脊椎ラミナを検出するためのFaster R-CNNに基づく完全な自動フレームワークを構築することである。
本フレームワークは,1) 超音波コロナ画像上で各ラミナ対を同定・位置決めするラミナ検出器,2) 脊柱曲率推定器の2つの密接な連結モジュールから構成された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.41810438716421
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Ultrasound spine imaging technique has been applied to the assessment of
spine deformity. However, manual measurements of scoliotic angles on ultrasound
images are time-consuming and heavily rely on raters experience. The objectives
of this study are to construct a fully automatic framework based on Faster
R-CNN for detecting vertebral lamina and to measure the fitting spinal curves
from the detected lamina pairs. The framework consisted of two closely linked
modules: 1) the lamina detector for identifying and locating each lamina pairs
on ultrasound coronal images, and 2) the spinal curvature estimator for
calculating the scoliotic angles based on the chain of detected lamina. Two
hundred ultrasound images obtained from AIS patients were identified and used
for the training and evaluation of the proposed method. The experimental
results showed the 0.76 AP on the test set, and the Mean Absolute Difference
(MAD) between automatic and manual measurement which was within the clinical
acceptance error. Meanwhile the correlation between automatic measurement and
Cobb angle from radiographs was 0.79. The results revealed that our proposed
technique could provide accurate and reliable automatic curvature measurements
on ultrasound spine images for spine deformities.
- Abstract（参考訳）: 超音波脊椎画像法は脊椎変形の評価に応用されている。
しかし、超音波画像の側方角の手動測定は時間がかかり、ラッカーの経験に大きく依存している。
本研究の目的は, 脊椎ラミナ検出のための高速R-CNNに基づく完全自動フレームワークの構築と, 検出したラミナ対からの脊椎の適合曲線の測定である。
フレームワークは2つの密結合モジュールで構成されていた。
1)超音波コロナ画像上の各ラミナ対を同定・同定するラミナ検出器、及び
2)検出されたラミナの連鎖に基づいてスコリオティックアングルを計算するための脊髄曲率推定器。
ais患者から得られた200個の超音波画像が同定され,提案手法の訓練および評価に用いられた。
実験の結果, テストセット上の0.76 ap, 臨床受入誤差の範囲内における自動測定と手動測定との絶対差(mad)がみられた。
一方,x線写真からの自動測定とコブ角の相関は0.79。
提案手法は, 脊椎変形に対する超音波画像の高精度で信頼性の高い自動曲率測定が可能であった。
関連論文リスト
- Preoperative Rotator Cuff Tear Prediction from Shoulder Radiographs using a Convolutional Block Attention Module-Integrated Neural Network [0.04590531202809992]
肩部X線写真と深達度学習法を併用して, 肩腱板断裂患者の診断に有用かどうかを検証した。
畳み込みブロックアテンションモジュールを深部ニューラルネットワークに組み込むことで, 腱板断裂患者を高精度に検出できることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-19T11:08:49Z) - Automatic Ultrasound Curve Angle Measurement via Affinity Clustering for Adolescent Idiopathic Scoliosis Evaluation [1.9747854071595796]
思春期特発性強皮症(AIS)を評価するための現在の臨床金基準は、コブ角測定を用いたX線X線撮影である。
自動超音波曲線角測定(UCA)のための推定モデルを提案する。
このモデルでは、二重ブランチネットワークを用いて、候補のランドマークを検出し、超音波コロナ画像の椎骨分割を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-06T03:28:47Z) - B-Spine: Learning B-Spline Curve Representation for Robust and
Interpretable Spinal Curvature Estimation [50.208310028625284]
脊椎のB-スプライン曲線表現を学習するための新しいディープラーニングパイプラインであるB-Spineを提案する。
低画質X線画像から脊髄曲率推定のためのコブ角度を推定する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-14T15:34:57Z) - AiAReSeg: Catheter Detection and Segmentation in Interventional
Ultrasound using Transformers [75.20925220246689]
血管内手術は、電離放射線を用いてカテーテルと血管を可視化するFluoroscopyの黄金標準を用いて行われる。
本研究では、最先端機械学習トランスフォーマアーキテクチャを応用して、軸干渉超音波画像シーケンス中のカテーテルを検出し、セグメント化する手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-25T19:34:12Z) - Automatic Classification of Symmetry of Hemithoraces in Canine and
Feline Radiographs [0.0]
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とアクティブな輪郭に基づくヘミトトラス分割法を提案する。
提案手法のロバスト性を検証するため, 被曝・露出過多に対するソラックスセグメンテーション法を用いて, 適切に露光したラジオグラフィーを合成的に劣化させた。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-24T22:46:16Z) - A novel optical needle probe for deep learning-based tissue elasticity
characterization [59.698811329287174]
光コヒーレンスエラストグラフィー(OCE)プローブは針挿入のために提案されているが、今のところ必要な負荷感知能力は欠如している。
針先端での光コヒーレンストモグラフィ(OCT)イメージングと負荷検出を同時に行う新しいOCEニードルプローブを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-20T08:29:29Z) - Follow the Curve: Robotic-Ultrasound Navigation with Learning Based
Localization of Spinous Processes for Scoliosis Assessment [1.7594269512136405]
本稿では,脊椎曲率追跡と自動ナビゲーションのためのロボット超音波手法を提案する。
非畳み込みヘッドを用いた完全接続型ネットワークを開発し, リアルタイム超音波画像を用いて, スピン化過程を効率よく検出する。
我々は、プローブと皮膚の良好な音響結合を確保するために、皮膚表面に対してプローブの姿勢を自動的に調整する新しい力駆動制御器を開発した。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-11T06:25:30Z) - Assisted Probe Positioning for Ultrasound Guided Radiotherapy Using
Image Sequence Classification [55.96221340756895]
前立腺外照射療法における経皮的超音波画像誘導は, 患者設定中の各セッションにおけるプローブと前立腺の整合性を必要とする。
本研究では,画像とプローブ位置データの共同分類により,高精度なプローブ配置を確保する方法を示す。
マルチ入力マルチタスクアルゴリズムを用いて、光学的追跡された超音波プローブからの空間座標データを、繰り返しニューラルネットワークを用いて画像クラスシファイアと組み合わせ、リアルタイムで2セットの予測を生成する。
このアルゴリズムは平均(標準偏差)3.7$circ$ (1.2$circ$)の範囲内で最適なプローブアライメントを同定する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-06T13:55:02Z) - Improved Slice-wise Tumour Detection in Brain MRIs by Computing
Dissimilarities between Latent Representations [68.8204255655161]
磁気共鳴画像(MRI)の異常検出は教師なし手法で行うことができる。
本研究では,変分オートエンコーダの潜伏空間における相似関数の計算に基づいて,腫瘍検出のためのスライスワイズ半教師法を提案する。
本研究では,高解像度画像上でのモデルをトレーニングし,再現の質を向上させることにより,異なるベースラインに匹敵する結果が得られることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-24T14:02:09Z) - A Convolutional Approach to Vertebrae Detection and Labelling in Whole
Spine MRI [70.04389979779195]
脊椎MRIにおける脊椎の発見と同定のための新しい畳み込み法を提案する。
これには学習ベクトル場を使用して、検出された脊椎の角を個別の脊椎にまとめる。
本手法の臨床的有用性を示すために, 腰部, 脊柱管内MRスキャンにおける側方側方側方側方側方側方側方側方側方側方側方側方側方側方側方側方側方側方側方側方側方側方側方側方側方側方側方側方側方側方側方側方側方側方側方側方側方側方側方側方側
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-06T09:37:12Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。