論文の概要: Intelligent Scoliosis Screening and Diagnosis: A Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.08756v1
- Date: Thu, 12 Oct 2023 22:51:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-16 15:12:12.851614
- Title: Intelligent Scoliosis Screening and Diagnosis: A Survey
- Title(参考訳): Intelligent Scoliosis スクリーニングと診断 : アンケート調査
- Authors: Zhang Zhenlin, Pu Lixin, Li Ang, Zhang Jun, Li Xianjie, Fan Jipeng
- Abstract要約: 中国では初等・中等教育のスコリシス患者が500万人を超えている。
発生率は3%から5%程度で、毎年増加している。
本報告では,コンピュータによる側頭症スクリーニングと診断を体系的に導入する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 7.021431921089494
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Scoliosis is a three-dimensional spinal deformity, which may lead to abnormal
morphologies, such as thoracic deformity, and pelvic tilt. Severe patients may
suffer from nerve damage and urinary abnormalities. At present, the number of
scoliosis patients in primary and secondary schools has exceeded five million
in China, the incidence rate is about 3% to 5% which is growing every year. The
research on scoliosis, therefore, has important clinical value. This paper
systematically introduces computer-assisted scoliosis screening and diagnosis
as well as analyzes the advantages and limitations of different algorithm
models in the current issue field. Moreover, the paper also discusses the
current development bottlenecks in this field and looks forward to future
development trends.
- Abstract(参考訳): スコリオーシスは3次元の脊椎変形であり、胸椎変形や骨盤傾斜などの異常な形態を引き起こす可能性がある。
重度の患者は神経損傷や尿路異常を患うことがある。
現在、中国では小学校・中学校のスコリシス患者が500万人を超えており、毎年3%から5%程度増加している。
したがって、スコリシスの研究は重要な臨床的価値を持っている。
本稿では,コンピュータによるスコリアススクリーニングと診断を体系的に導入し,現状の課題におけるアルゴリズムモデルの利点と限界を分析する。
さらに,本稿では,この分野における現在の開発ボトルネックについても論じ,今後の開発動向を展望する。
関連論文リスト
- Detection of adrenal anomalous findings in spinal CT images using multi model graph aggregation [0.0]
腰痛はプライマリ・ケアの医師に報告される2番目に多い。
腰痛は生涯の人口の50%から80%に影響を及ぼす。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-27T19:45:15Z) - Potential of Multimodal Large Language Models for Data Mining of Medical Images and Free-text Reports [51.45762396192655]
特にGemini-Vision-Series (Gemini) と GPT-4-Series (GPT-4) は、コンピュータビジョンのための人工知能のパラダイムシフトを象徴している。
本研究は,14の医用画像データセットを対象に,Gemini,GPT-4,および4つの一般的な大規模モデルの性能評価を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-08T09:08:42Z) - Gait Patterns as Biomarkers: A Video-Based Approach for Classifying Scoliosis [10.335383345968966]
スコリオーシスは、特に青年期において重要な診断上の課題を呈する。
従来の診断と追跡方法は、臨床専門知識と放射線曝露のリスクのために限界に直面している。
歩行分析を用いた新しいビデオベース非侵襲的スコリオーシス分類法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-08T08:29:02Z) - Shape Matters: Detecting Vertebral Fractures Using Differentiable
Point-Based Shape Decoding [51.38395069380457]
変性性脊椎疾患は高齢者に多い。
骨粗しょう性骨折やその他の変性変形性骨折のタイムリーな診断は、重度の腰痛や障害のリスクを軽減するための前向きな処置を促進する。
本研究では,脊椎動物に対する形状自動エンコーダの使用について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-08T18:11:22Z) - Expert Uncertainty and Severity Aware Chest X-Ray Classification by
Multi-Relationship Graph Learning [48.29204631769816]
我々はCXRレポートから病気ラベルを再抽出し,重症度と分類の不確実性を考慮し,より現実的になるようにした。
以上の結果から, 疾患の重症度と不確実性を考慮したモデルが, 従来の最先端手法よりも優れていたことが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-06T19:19:41Z) - 3D Patient-specific Modelling and Characterisation of Muscle-Skeletal
Districts [0.0]
本研究では3次元表面モデルの幾何学的解析から得られた形態情報の統合法を提案する。
質的,定量的な検証のために,手首の骨浸食部位の局所化とリウマチ性疾患のモニタリングについて検討する。
提案手法は,損傷の量的および視覚的評価,手術計画,早期診断・追跡研究を支援する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-18T21:46:42Z) - Scoliosis Detection using Deep Neural Network [0.0]
脊柱側方屈曲症は若年層で診断されることが多い。
現在, 脊柱前方X線像を手動で観察し, 頭蓋狭窄を推定する金の基準となっている。
深層学習は、自動脊椎曲率推定において驚くべき成果を上げている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-31T12:52:04Z) - Automatic Classification of Neuromuscular Diseases in Children Using
Photoacoustic Imaging [77.32032399775152]
神経筋疾患(NMD)は、医療システムと社会の両方に重大な負担をもたらす。
激しい進行性筋力低下、筋変性、収縮、変形、進行性障害を引き起こす。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-27T16:37:19Z) - SpineOne: A One-Stage Detection Framework for Degenerative Discs and
Vertebrae [54.751251046196494]
SpineOneと呼ばれる一段階検出フレームワークを提案し、MRIスライスから変性椎骨と椎骨を同時に局在化・分類する。
1)キーポイントの局所化と分類を促進するためのキーポイント・ヒートマップの新しい設計、2)ディスクと脊椎の表現をよりよく区別するためのアテンション・モジュールの使用、3)後期訓練段階における複数の学習目標を関連付けるための新しい勾配誘導客観的アソシエーション機構。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-28T12:59:06Z) - 3D Convolutional Sequence to Sequence Model for Vertebral Compression
Fractures Identification in CT [1.7372615815088566]
骨粗しょう症関連骨折は世界中で3秒ごとに発生し、女性3人に1人、男性5人に1人が50歳以上である。
本研究では,CT画像を用いた脊椎圧迫骨折の自動診断システムを提案する。
このシステムは、脊髄検出のための畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と、新しい3Dアーキテクチャへのエンドツーエンドシーケンスを利用して、脊椎のコンパクトな3D表現を統合する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-08T02:39:40Z) - Patch-based Brain Age Estimation from MR Images [64.66978138243083]
磁気共鳴画像(MRI)による脳年齢推定は、被験者の生物学的脳年齢と時系列年齢の違いを導出する。
より高年齢の神経変性を早期に検出することは、より良い医療と患者の計画を促進する可能性がある。
我々は、脳の3Dパッチと畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて、局所的な脳年齢推定器を開発する新しいディープラーニングアプローチを開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-29T11:50:37Z)
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。