論文の概要: Measurement of Medial Elbow Joint Space using Landmark Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.13010v1
- Date: Tue, 17 Dec 2024 15:32:12 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-18 13:58:26.089363
- Title: Measurement of Medial Elbow Joint Space using Landmark Detection
- Title（参考訳）: ランドマーク検出による肘関節空間の測定
- Authors: Shizuka Akahori, Shotaro Teruya, Pragyan Shrestha, Yuichi Yoshii, Ryuhei Michinobu, Satoshi Iizuka, Itaru Kitahara,
- Abstract要約: 本研究では,尺骨側副靭帯損傷(UCL)を診断するための関節腔計測のための新しい超音波中肘データセットを提案する。
このデータセットは、22人の被験者から4,201個の肘超音波画像からなり、上腕骨と尺骨にランドマークの注釈が付けられている。
HRNetを用いた場合, 接合空間の平均ユークリッド距離誤差は0.116mmであった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6070136675401656
- License:
- Abstract: Ultrasound imaging of the medial elbow is crucial for the early identification of Ulnar Collateral Ligament (UCL) injuries. Specifically, measuring the elbow joint space in ultrasound images is used to assess the valgus instability of elbow. To automate this measurement, a precisely annotated dataset is necessary; however, no publicly available dataset has been proposed thus far. This study introduces a novel ultrasound medial elbow dataset for measuring joint space to diagnose Ulnar Collateral Ligament (UCL) injuries. The dataset comprises 4,201 medial elbow ultrasound images from 22 subjects, with landmark annotations on the humerus and ulna. The annotations are made precisely by the authors under the supervision of three orthopedic surgeons. We evaluated joint space measurement methods using our proposed dataset with several landmark detection approaches, including ViTPose, HRNet, PCT, YOLOv8, and U-Net. In addition, we propose using Shape Subspace (SS) for landmark refinement in heatmap-based landmark detection. The results show that the mean Euclidean distance error of joint space is 0.116 mm when using HRNet. Furthermore, the SS landmark refinement improves the mean absolute error of landmark positions by 0.010 mm with HRNet and by 0.103 mm with ViTPose on average. These highlight the potential for high-precision, real-time diagnosis of UCL injuries and associated risks, which could be leveraged in large-scale screening. Lastly, we demonstrate point-based segmentation of the humerus and ulna using the detected landmarks as input. The dataset will be made publicly available upon acceptance of this paper at: https://github.com/Akahori000/Ultrasound-Medial-Elbow-Dataset.
- Abstract（参考訳）: 尺骨側副靭帯損傷(UCL)の早期診断には,内側肘の超音波像が重要である。
具体的には、超音波画像における肘関節の空間を計測し、肘の反りの不安定さを評価する。
この測定を自動化するには、正確にアノテートされたデータセットが必要であるが、現時点では公開データセットは提案されていない。
本研究では,尺骨側副靭帯損傷(UCL)を診断するための関節腔計測のための新しい超音波中肘データセットを提案する。
このデータセットは、22人の被験者から4,201個の肘超音波画像からなり、上腕骨と尺骨にランドマークの注釈が付けられている。
アノテーションは、3人の整形外科医の監督の下、著者によって正確に作成されている。
提案したデータセットを用いて,VTPose,HRNet,PCT,YOLOv8,U-Netなどのランドマーク検出手法を用いて,共同空間計測手法の評価を行った。
さらに,熱マップに基づくランドマーク検出におけるランドマーク改良にShape Subspace (SS) を用いることを提案する。
HRNetを用いた場合, 接合空間の平均ユークリッド距離誤差は0.116mmであった。
さらに、SSランドマークの改良により、ランドマーク位置の平均絶対誤差は、HRNetで0.010mm、ViTPoseで0.103mm向上する。
これらは、UCL損傷と関連するリスクの高精度でリアルタイムな診断の可能性を強調し、大規模なスクリーニングに活用することができる。
最後に,検出されたランドマークを入力として,上腕骨と尺骨の点ベースセグメンテーションを示す。
データセットは、 https://github.com/Akahori000/Ultrasound-Medial-Elbow-Dataset.comでパブリック公開される。
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