論文の概要: CurvNet: Latent Contour Representation and Iterative Data Engine for Curvature Angle Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.12604v2
• Date: Thu, 09 Oct 2025 10:25:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-10 15:34:28.308647
• Title: CurvNet: Latent Contour Representation and Iterative Data Engine for Curvature Angle Estimation
• Title（参考訳）: CurvNet:曲線角推定のための潜在輪郭表現と反復データエンジン
• Authors: Zhiwen Shao, Yichen Yuan, Lizhuang Ma, Xiaojia Zhu,
• Abstract要約: CurvNetは曲率角推定フレームワークである。 我々は、画像自己生成、自動アノテーション、自動選択を備えたデータエンジンを開発する。 提案手法は,最先端のコブ角推定性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.71992730453576
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Curvature angle is a quantitative measurement of a curve, in which Cobb angle is customized for spinal curvature. Automatic Cobb angle measurement from X-ray images is crucial for scoliosis screening and diagnosis. However, most existing regression-based and segmentation-based methods struggle with inaccurate spine representations or mask connectivity and fragmentation issues. Besides, landmark-based methods suffer from insufficient training data and annotations. To address these challenges, we propose a novel curvature angle estimation framework named CurvNet including latent contour representation based contour detection and iterative data engine based image self-generation. Specifically, we propose a parameterized spine contour representation in latent space, which enables eigen-spine decomposition and spine contour reconstruction. Latent contour coefficient regression is combined with anchor box classification to solve inaccurate predictions and mask connectivity issues. Moreover, we develop a data engine with image self-generation, automatic annotation, and automatic selection in an iterative manner. By our data engine, we generate a clean dataset named Spinal-AI2024 without privacy leaks, which is the largest released scoliosis X-ray dataset to our knowledge. Extensive experiments on public AASCE2019, our private Spinal2023, and our generated Spinal-AI2024 datasets demonstrate that our method achieves state-of-the-art Cobb angle estimation performance. Our code and Spinal-AI2024 dataset are available at https://github.com/Ernestchenchen/CurvNet and https://github.com/Ernestchenchen/Spinal-AI2024, respectively.
• Abstract（参考訳）: 曲率角は、コブ角を脊柱曲率にカスタマイズした曲線の定量的な測定である。 X線画像からのコブ角の自動計測は, 側頭葉のスクリーニングと診断に不可欠である。 しかし、既存の回帰ベースおよびセグメンテーションベースの手法は、不正確なスピン表現やマスク接続や断片化の問題に苦慮している。 さらにランドマークベースの手法では、トレーニングデータやアノテーションが不足している。 これらの課題に対処するために、潜時輪郭表現に基づく輪郭検出と反復データエンジンによる画像自己生成を含む、CurvNetという新しい曲率角推定フレームワークを提案する。 具体的には、固有-スピン分解とスピン輪郭再構成を可能にする、潜時空間におけるパラメータ化されたスピン輪郭表現を提案する。 遅延輪郭係数の回帰はアンカーボックス分類と組み合わせて不正確な予測とマスク接続問題を解決する。 さらに、画像自己生成、自動アノテーション、自動選択を反復的に行うデータエンジンを開発する。 データエンジンによって、プライバシリークのないSpinal-AI2024というクリーンなデータセットを生成しました。 パブリックなAASCE2019、プライベートなSpinal2023、および生成したSpinal-AI2024データセットに関する大規模な実験により、我々の手法が最先端のCobb角推定性能を達成することを示した。 私たちのコードとSpinal-AI2024データセットは、https://github.com/Ernestchenchen/CurvNetとhttps://github.com/Ernestchenchen/Spinal-AI2024でそれぞれ利用可能です。

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