論文の概要: Spinal Osteophyte Detection via Robust Patch Extraction on minimally annotated X-rays

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.19263v1
• Date: Thu, 29 Feb 2024 15:32:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-01 14:12:24.255137
• Title: Spinal Osteophyte Detection via Robust Patch Extraction on minimally annotated X-rays
• Title（参考訳）: ミニマルアノテートX線によるロバストパッチ抽出による脊椎骨芽細胞の検出
• Authors: Soumya Snigdha Kundu, Yuanhan Mo, Nicharee Srikijkasemwat, Bart{\l}omiej W. Papiez
• Abstract要約: 本稿では,脊髄X線による脊椎骨芽細胞自動検出への最初の取り組みについて述べる。 SegPatchと呼ばれる新しい自動パッチ抽出プロセスが、深層学習による脊椎の分節に基づいて提案されている。 最終的なパッチ分類精度は84.5%であり、ベースラインのタイリングベースのパッチ生成技術を9.5%上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The development and progression of arthritis is strongly associated with osteophytes, which are small and elusive bone growths. This paper presents one of the first efforts towards automated spinal osteophyte detection in spinal X-rays. A novel automated patch extraction process, called SegPatch, has been proposed based on deep learning-driven vertebrae segmentation and the enlargement of mask contours. A final patch classification accuracy of 84.5\% is secured, surpassing a baseline tiling-based patch generation technique by 9.5%. This demonstrates that even with limited annotations, SegPatch can deliver superior performance for detection of tiny structures such as osteophytes. The proposed approach has potential to assist clinicians in expediting the process of manually identifying osteophytes in spinal X-ray.
• Abstract（参考訳）: 関節炎の発生と進行は骨芽細胞と強く関連しており、骨の成長は小さく、骨芽細胞は希薄である。 本稿では,脊髄X線による脊椎骨芽細胞自動検出への最初の取り組みについて述べる。 SegPatchと呼ばれる新しい自動パッチ抽出プロセスが、深層学習による椎骨分割とマスク輪郭の拡大に基づいて提案されている。 最終パッチ分類精度は84.5\%であり、ベースラインタイリングベースのパッチ生成技術を9.5%上回っている。 これは、アノテーションが限られていても、SegPatchは骨芽細胞などの小さな構造の検出に優れたパフォーマンスを提供できることを示している。 提案手法は,脊椎X線で骨芽細胞を手動で同定するプロセスの迅速化を支援する可能性がある。

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