論文の概要: HealthiVert-GAN: A Novel Framework of Pseudo-Healthy Vertebral Image Synthesis for Interpretable Compression Fracture Grading

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.05990v2
• Date: Fri, 15 Aug 2025 03:20:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-18 14:51:23.157445
• Title: HealthiVert-GAN: A Novel Framework of Pseudo-Healthy Vertebral Image Synthesis for Interpretable Compression Fracture Grading
• Title（参考訳）: HealthiVert-GAN : 解釈可能な圧縮破壊解析のための擬似健康めまい画像合成フレームワーク
• Authors: Qi Zhang, Cheng Chuang, Shunan Zhang, Ziqi Zhao, Kun Wang, Jun Xu, Jianqi Sun,
• Abstract要約: 高齢者にOVCF(Osteoporotic vertebral compression fracture)が出現する。 HealthiVert-GANは、骨折した脊椎の骨折前状態をシミュレートする擬似健康な脊椎画像を生成する。 RHLV(Relative Height Loss of Vertebrae)は、プレフラクチャーとポストフラクチャーの間の高さ損失を測定する指標である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.31257474037217
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Osteoporotic vertebral compression fractures (OVCFs) are prevalent in the elderly population, typically assessed on computed tomography (CT) scans by evaluating vertebral height loss. This assessment helps determine the fracture's impact on spinal stability and the need for surgical intervention. However, the absence of pre-fracture CT scans and standardized vertebral references leads to measurement errors and inter-observer variability, while irregular compression patterns further challenge the precise grading of fracture severity. While deep learning methods have shown promise in aiding OVCFs screening, they often lack interpretability and sufficient sensitivity, limiting their clinical applicability. To address these challenges, we introduce a novel vertebra synthesis-height loss quantification-OVCFs grading framework. Our proposed model, HealthiVert-GAN, utilizes a coarse-to-fine synthesis network designed to generate pseudo-healthy vertebral images that simulate the pre-fracture state of fractured vertebrae. This model integrates three auxiliary modules that leverage the morphology and height information of adjacent healthy vertebrae to ensure anatomical consistency. Additionally, we introduce the Relative Height Loss of Vertebrae (RHLV) as a quantification metric, which divides each vertebra into three sections to measure height loss between pre-fracture and post-fracture states, followed by fracture severity classification using a Support Vector Machine (SVM). Our approach achieves state-of-the-art classification performance on both the Verse2019 dataset and in-house dataset, and it provides cross-sectional distribution maps of vertebral height loss. This practical tool enhances diagnostic accuracy in clinical settings and assisting in surgical decision-making.
• Abstract（参考訳）: 高齢者では骨粗動性脊椎圧迫骨折 (OVCFs) が一般的であり, 骨高の低下を評価することでCT(Computed tomography)スキャンで評価されるのが一般的である。 この評価は、脊椎の安定性と外科的介入の必要性に対する骨折の影響を決定するのに役立つ。 しかし、プレフラクチャーCTスキャンや標準化された脊椎基準が欠如しているため、測定誤差やサーバ間変動が生じ、不規則な圧縮パターンは骨折の重症度を正確に評価する上でさらに困難である。 深層学習法はOVCFのスクリーニングを支援する上で有望であるが、解釈可能性や十分な感度が欠如しており、臨床応用性が制限されている。 これらの課題に対処するために、新しい脊椎合成-高さ損失定量化-OVCFsグレーティングフレームワークを導入する。 提案モデルであるHealthiVert-GANは,骨折前の椎骨を模擬した擬似健康な脊椎画像を生成するために,粗大な合成網を用いている。 このモデルは、解剖学的整合性を確保するために、隣接する健康な脊椎の形態と高さ情報を利用する3つの補助モジュールを統合する。 さらに, 各椎骨を3つのセクションに分割し, プレフラクチャー状態とポストフラクチャー状態の間の高さ損失を計測し, そして, 支持ベクトルマシン(SVM)を用いた破壊重症度分類を行った。 本手法は,Verse2019データセットと社内データセットの両方で最先端の分類性能を達成し,脊椎高損失の断面分布マップを提供する。 本発明の実用ツールは、臨床現場での診断精度を高め、外科的意思決定を支援する。

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