論文の概要: Rule-based Key-Point Extraction for MR-Guided Biomechanical Digital Twins of the Spine
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.14708v1
- Date: Wed, 20 Aug 2025 13:31:40 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-21 16:52:41.469752
- Title: Rule-based Key-Point Extraction for MR-Guided Biomechanical Digital Twins of the Spine
- Title（参考訳）: MR誘導バイオメカニカル・デジタル・ツインの規則に基づくキーポイント抽出
- Authors: Robert Graf, Tanja Lerchl, Kati Nispel, Hendrik Möller, Matan Atad, Julian McGinnis, Julius Maria Watrinet, Johannes Paetzold, Daniel Rueckert, Jan S. Kirschke,
- Abstract要約: サブピクセル精度の高いキーポイント抽出のためのルールベース手法を提案する。
本手法は,解剖学的に意味のあるランドマークを生成するために,頑健な画像アライメントと脊椎特異的な方向推定を取り入れたものである。
この研究は、正確な医用画像解析と生体力学シミュレーションのギャップを埋めることによって、デジタル双生児エコシステムに寄与する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.472140755231005
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Digital twins offer a powerful framework for subject-specific simulation and clinical decision support, yet their development often hinges on accurate, individualized anatomical modeling. In this work, we present a rule-based approach for subpixel-accurate key-point extraction from MRI, adapted from prior CT-based methods. Our approach incorporates robust image alignment and vertebra-specific orientation estimation to generate anatomically meaningful landmarks that serve as boundary conditions and force application points, like muscle and ligament insertions in biomechanical models. These models enable the simulation of spinal mechanics considering the subject's individual anatomy, and thus support the development of tailored approaches in clinical diagnostics and treatment planning. By leveraging MR imaging, our method is radiation-free and well-suited for large-scale studies and use in underrepresented populations. This work contributes to the digital twin ecosystem by bridging the gap between precise medical image analysis with biomechanical simulation, and aligns with key themes in personalized modeling for healthcare.
- Abstract（参考訳）: デジタル双生児は、被験者固有のシミュレーションと臨床決定支援のための強力なフレームワークを提供するが、その開発はしばしば正確で個別化された解剖学的モデリングに依存している。
そこで本研究では,MRIからのサブピクセル精度の高いキーポイント抽出のためのルールベース手法を提案する。
バイオメカニカルモデルにおける筋や靭帯の挿入など,境界条件として機能する解剖学的に意味のあるランドマークを生成するために,ロバストな画像アライメントと脊椎特異的な方向推定を取り入れた。
これらのモデルは、被験者の解剖を考慮に入れた脊髄力学のシミュレーションを可能にし、臨床診断と治療計画における調整されたアプローチの開発を支援する。
MR画像の活用により, 大規模研究に適しており, 人口密度の低い地域での利用に適している。
この研究は、精密な医用画像解析と生体力学シミュレーションのギャップを埋めることによってデジタル双生児エコシステムに寄与し、医療のためのパーソナライズドモデリングにおける重要なテーマと整合する。
関連論文リスト
- GRASPing Anatomy to Improve Pathology Segmentation [67.98147643529309]
本稿では,病的セグメンテーションモデルを強化するモジュール型プラグイン・アンド・プレイフレームワークGRASPを紹介する。
2つのPET/CTデータセット上でGRASPを評価し、系統的アブレーション研究を行い、フレームワークの内部動作について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-08-05T12:26:36Z) - Semantic Segmentation for Preoperative Planning in Transcatheter Aortic Valve Replacement [61.573750959726475]
経カテーテル大動脈弁置換術(TAVR)の術前計画のための医療ガイドラインを考察し,セマンティックセグメンテーションモデルを用いて支援できる課題を同定する。
まず, 細粒度のTAVR関連擬似ラベルを, 粗粒度の解剖学的情報から抽出し, セグメンテーションモデルを訓練し, スキャンでこれらの構造がどれだけよく見つかるかを定量化する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-07-22T13:24:45Z) - Framework of a multiscale data-driven DT of the musculoskeletal system [5.95624397453931]
筋骨格障害(英: Musculoskeletal disorders、MSD)は、世界中の障害の主要な原因である。
本稿では,マルチスケールバイオメカニカルデータと計算モデルを統合する新しいフレームワークであるMusculoskeletal Digital Twin (MS-DT)を紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-13T14:26:09Z) - AI-Powered Automated Model Construction for Patient-Specific CFD Simulations of Aortic Flows [8.062885940500259]
本研究では,医用画像からシミュレーション可能な血管モデルを作成するためのディープラーニングフレームワークを提案する。
提案手法は,手作業や処理時間を著しく削減しつつ,セグメンテーションとメッシュ品質の最先端性能を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-16T14:18:25Z) - Clinical Utility of Foundation Segmentation Models in Musculoskeletal MRI: Biomarker Fidelity and Predictive Outcomes [0.0]
筋骨格 (MSK) MRI データセットを用いて, 広く用いられている3つのセグメンテーションモデル (SAM, SAM2, MedSAM) を評価した。
本フレームワークは,ゼロショットと微調整の両方のパフォーマンスを評価し,セグメンテーション精度,画像プロトコル間の一般化性,抽出された量的バイオマーカーの信頼性に着目した。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-01-23T04:41:20Z) - MS-MANO: Enabling Hand Pose Tracking with Biomechanical Constraints [50.61346764110482]
筋骨格系と学習可能なパラメトリックハンドモデルMANOを統合し,MS-MANOを作成する。
このモデルは骨格系を駆動する筋肉と腱の力学をエミュレートし、結果として生じるトルク軌跡に生理学的に現実的な制約を与える。
また,マルチ層パーセプトロンネットワークによる初期推定ポーズを改良する,ループ式ポーズ改善フレームワークBioPRを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-16T02:18:18Z) - Three-dimensional numerical schemes for the segmentation of the psoas
muscle in X-ray computed tomography images [0.0]
形態的,機能的画像像における底筋の解析は,サルコニアを評価するための正確なアプローチであることが判明した。
本研究は,低線量X線CT画像における3次元数値計算手法を用いた。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-10T13:37:39Z) - Context-Aware Transformers For Spinal Cancer Detection and Radiological
Grading [70.04389979779195]
本稿では,脊椎分析に関わる医療画像問題に対するトランスフォーマーを用いた新しいモデルアーキテクチャを提案する。
MR画像におけるそのようなモデルの2つの応用について考察する: (a)脊椎転移の検出と脊椎骨折の関連状況と転移性脊髄圧迫。
画像中の脊椎のコンテキストを考慮することで,SCTは以前に公表したモデルと比較して,いくつかのグレーディングの精度を向上することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-27T10:31:03Z) - SpineOne: A One-Stage Detection Framework for Degenerative Discs and
Vertebrae [54.751251046196494]
SpineOneと呼ばれる一段階検出フレームワークを提案し、MRIスライスから変性椎骨と椎骨を同時に局在化・分類する。
1)キーポイントの局所化と分類を促進するためのキーポイント・ヒートマップの新しい設計、2)ディスクと脊椎の表現をよりよく区別するためのアテンション・モジュールの使用、3)後期訓練段階における複数の学習目標を関連付けるための新しい勾配誘導客観的アソシエーション機構。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-28T12:59:06Z) - Benchmarking off-the-shelf statistical shape modeling tools in clinical
applications [53.47202621511081]
我々は、広く使われている最先端のSSMツールの結果を体系的に評価する。
解剖学的ランドマーク/計測推測および病変スクリーニングのための検証フレームワークを提案する。
ShapeWorks と Deformetrica の形状モデルは臨床的に関連する集団レベルの変動を捉えている。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-09-07T03:51:35Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。