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J-GLOBAL ID：201902220990515680   整理番号：19A2668619

膝手術におけるX線ガイド計画のためのマルチタスク位置決めとセグメンテーション【JST・京大機械翻訳】

Multi-task Localization and Segmentation for X-Ray Guided Planning in Knee Surgery

著者 (12件)： Kordon Florian (Pattern Recognition Lab, Department of Computer Science, Friedrich-Alexander-Universitaet Erlangen-Nuernberg, Erlangen, Germany) ,  Kordon Florian (Advanced Therapies, Siemens Healthcare GmbH, Forchheim, Germany) ,  Kordon Florian (Faculty of Digital Media, Hochschule Furtwangen, Furtwangen, Germany) ,  Fischer Peter (Pattern Recognition Lab, Department of Computer Science, Friedrich-Alexander-Universitaet Erlangen-Nuernberg, Erlangen, Germany) ,  Fischer Peter (Advanced Therapies, Siemens Healthcare GmbH, Forchheim, Germany) ,  Privalov Maxim (Department for Trauma and Orthopaedic Surgery, BG Trauma Center Ludwigshafen, Ludwigshafen, Germany) ,  Swartman Benedict (Department for Trauma and Orthopaedic Surgery, BG Trauma Center Ludwigshafen, Ludwigshafen, Germany) ,  Schnetzke Marc (Department for Trauma and Orthopaedic Surgery, BG Trauma Center Ludwigshafen, Ludwigshafen, Germany) ,  Franke Jochen (Department for Trauma and Orthopaedic Surgery, BG Trauma Center Ludwigshafen, Ludwigshafen, Germany) ,  Lasowski Ruxandra (Faculty of Digital Media, Hochschule Furtwangen, Furtwangen, Germany) ,  Maier Andreas (Pattern Recognition Lab, Department of Computer Science, Friedrich-Alexander-Universitaet Erlangen-Nuernberg, Erlangen, Germany) ,  Kunze Holger (Advanced Therapies, Siemens Healthcare GmbH, Forchheim, Germany)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 11769  ページ： 622-630  発行年： 2019年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： X線に基づく測定と誘導は,低侵襲性ワークフローを容易にするために整形外科手術において一般的に使用されるツールである。典型的には,骨形態学と解剖学的ランドマークの知識を用いて最初に外科的計画を行う。骨位置に関する情報は,手術中のX線画像に関する計画のオーバレイの間の登録のための事前として役に立つ。しかしながら,これらのステップを手動で実行することは,よりラスタ/インターラスタ変動性の傾向があり,外科医に対するタスクの複雑さを増加させる傾向がある。これらの問題を解決するために,計画とその後のオーバレイのための自動フレームワークを提案した。内側膝蓋大腿靭帯再建手術のための大腿骨ドリル部位計画の例について評価した。深いマルチタスク積層hourガラスネットワークを,2つの大腿ランドマークを共同的に局在化するために,149の従来の横方向X線画像で訓練し,後大腿皮質接線線に対する関心領域を予測し,適応タスク複雑度重み付けにより大腿骨,膝蓋,脛骨,腓骨の意味的セグメンテーションを行った。38の臨床試験画像において,このフレームワークは大腿骨ドリル部位に対して1.50mmの中央値局在化誤差を達成し,大腿骨,膝蓋,けい骨および腓骨に対してそれぞれ0.99,0.97,0.98および0.96の平均IOUスコアを達成した。実証されたアプローチは,手動補正を必要とせずに,専門レベルの精度で外科計画を一貫して実行する。Copyright 2019 Springer Nature Switzerland AG Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *X線 ,  ドリル ,  重みづけ ,  脛骨 ,  X線画像 ,  *セグメンテーション ,  大腿骨 ,  *位置決め ,  ラスタ ,  腓骨 ,  外科学
準シソーラス用語： スコア ,  局在化 ,  ランドマーク ,  外科医 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： ランドマークの位置決め ,  マルチラベル骨セグメンテーション ,  MPPL ,  X線誘導 ,  整形外科 ,  外科計画

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (6件)： 膝 ,  手術 ,  X線 ,  計画 ,  マルチタスク ,  セグメンテーション