論文の概要: Automatic Ultrasound Curve Angle Measurement via Affinity Clustering for Adolescent Idiopathic Scoliosis Evaluation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.03141v2
- Date: Tue, 7 May 2024 03:21:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-08 13:00:13.480776
- Title: Automatic Ultrasound Curve Angle Measurement via Affinity Clustering for Adolescent Idiopathic Scoliosis Evaluation
- Title（参考訳）: 若年性特発性強皮症に対する親和性クラスタリングによる超音波カーブ角自動計測
- Authors: Yihao Zhou, Timothy Tin-Yan Lee, Kelly Ka-Lee Lai, Chonglin Wu, Hin Ting Lau, De Yang, Chui-Yi Chan, Winnie Chiu-Wing Chu, Jack Chun-Yiu Cheng, Tsz-Ping Lam, Yong-Ping Zheng,
- Abstract要約: 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。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9747854071595796
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The current clinical gold standard for evaluating adolescent idiopathic scoliosis (AIS) is X-ray radiography, using Cobb angle measurement. However, the frequent monitoring of the AIS progression using X-rays poses a challenge due to the cumulative radiation exposure. Although 3D ultrasound has been validated as a reliable and radiation-free alternative for scoliosis assessment, the process of measuring spinal curvature is still carried out manually. Consequently, there is a considerable demand for a fully automatic system that can locate bony landmarks and perform angle measurements. To this end, we introduce an estimation model for automatic ultrasound curve angle (UCA) measurement. The model employs a dual-branch network to detect candidate landmarks and perform vertebra segmentation on ultrasound coronal images. An affinity clustering strategy is utilized within the vertebral segmentation area to illustrate the affinity relationship between candidate landmarks. Subsequently, we can efficiently perform line delineation from a clustered affinity map for UCA measurement. As our method is specifically designed for UCA calculation, this method outperforms other state-of-the-art methods for landmark and line detection tasks. The high correlation between the automatic UCA and Cobb angle (R$^2$=0.858) suggests that our proposed method can potentially replace manual UCA measurement in ultrasound scoliosis assessment.
- Abstract（参考訳）: 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。
しかしながら、X線を用いたAIS進行の頻繁なモニタリングは、累積放射露光による課題となる。
3次元超音波検査は, 脊柱管狭窄評価のための信頼性と放射線のない代替手段として評価されているが, 脊椎曲率測定のプロセスはまだ手作業で行われている。
したがって、ボニーランドマークを見つけ、角度測定を行うことができる完全自動システムにはかなりの需要がある。
そこで本稿では,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。
脊椎領域内のアフィニティクラスタリング戦略を利用して、候補ランドマーク間のアフィニティ関係を示す。
その後、UCA測定のためのクラスタ化親和性マップから線分線を効率的に行うことができる。
本手法は,UCA計算に特化して設計されているため,ランドマークおよびライン検出タスクにおいて,他の最先端手法よりも優れている。
R$^2$=0.858という自動UCA角とコブ角の相関が強いことから,本手法は超音波検診において手動UCA測定を代替できる可能性が示唆された。
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