論文の概要: Accurate Cobb Angle Estimation via SVD-Based Curve Detection and Vertebral Wedging Quantification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.24898v1
• Date: Mon, 29 Sep 2025 15:07:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-30 22:32:20.077472
• Title: Accurate Cobb Angle Estimation via SVD-Based Curve Detection and Vertebral Wedging Quantification
• Title（参考訳）: SVDに基づく曲線検出とヴァーテブラルウェッジ量子化による正確なコブ角推定
• Authors: Chang Shi, Nan Meng, Yipeng Zhuang, Moxin Zhao, Jason Pui Yin Cheung, Hua Huang, Xiuyuan Chen, Cong Nie, Wenting Zhong, Guiqiang Jiang, Yuxin Wei, Jacob Hong Man Yu, Si Chen, Xiaowen Ou, Teng Zhang,
• Abstract要約: 思春期特発性強皮症(AIS)は、世界中で約2.2%の男子と4.8%の女子に影響を及ぼす一般的な脊椎変形である。 従来の方法は、単純な脊椎モデルと、臨床の複雑さに対処できない所定の曲線パターンを使用する。 AIS評価のための新しい深層学習フレームワークを提案し,各椎骨について,上面と下面の両方の角度と,対応する中点座標を同時に予測する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.50536450875717
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Adolescent idiopathic scoliosis (AIS) is a common spinal deformity affecting approximately 2.2% of boys and 4.8% of girls worldwide. The Cobb angle serves as the gold standard for AIS severity assessment, yet traditional manual measurements suffer from significant observer variability, compromising diagnostic accuracy. Despite prior automation attempts, existing methods use simplified spinal models and predetermined curve patterns that fail to address clinical complexity. We present a novel deep learning framework for AIS assessment that simultaneously predicts both superior and inferior endplate angles with corresponding midpoint coordinates for each vertebra, preserving the anatomical reality of vertebral wedging in progressive AIS. Our approach combines an HRNet backbone with Swin-Transformer modules and biomechanically informed constraints for enhanced feature extraction. We employ Singular Value Decomposition (SVD) to analyze angle predictions directly from vertebral morphology, enabling flexible detection of diverse scoliosis patterns without predefined curve assumptions. Using 630 full-spine anteroposterior radiographs from patients aged 10-18 years with rigorous dual-rater annotation, our method achieved 83.45% diagnostic accuracy and 2.55{\deg} mean absolute error. The framework demonstrates exceptional generalization capability on out-of-distribution cases. Additionally, we introduce the Vertebral Wedging Index (VWI), a novel metric quantifying vertebral deformation. Longitudinal analysis revealed VWI's significant prognostic correlation with curve progression while traditional Cobb angles showed no correlation, providing robust support for early AIS detection, personalized treatment planning, and progression monitoring.
• Abstract（参考訳）: 思春期特発性強皮症(AIS)は、世界中で約2.2%の男子と4.8%の女子に影響を及ぼす一般的な脊椎変形である。 コブ角はAISの重症度評価の金の基準となっているが、従来の手動測定ではかなりの変動があり、診断精度が向上している。 従来の自動化の試みにもかかわらず、既存の手法では単純な脊椎モデルと、臨床の複雑さに対処できない所定の曲線パターンを用いている。 進行型AISにおける椎体織りの解剖学的現実を保ちながら,各椎骨に対する上面および下面の両端角と対応する中点座標を同時に予測するAIS評価のための新しい深層学習フレームワークを提案する。 提案手法は,HRNetのバックボーンとSwin-Transformerモジュールを組み合わせることで,機能抽出の強化のためのバイオメカニカルな制約を実現する。 我々は,Singular Value Decomposition (SVD) を用いて,脊椎形態から直接角度予測を解析し,事前に定義された曲線仮定を使わずに多様な側頭葉パターンの柔軟な検出を可能にした。 診断精度は83.45%,平均絶対誤差は2.55{\degであった。 このフレームワークは、アウト・オブ・ディストリビューション・ケースにおける例外的な一般化能力を示す。 さらに,脊椎変形を定量化する新しい指標であるVertebral Wedging Index (VWI)を導入する。 縦断的解析の結果,VWIは曲線進行と有意な予後相関を示し,従来のコブ角度では相関が認められず,早期AIS検出,パーソナライズされた治療計画,進行監視の堅牢なサポートが得られた。

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