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J-GLOBAL ID：201902249819282592   整理番号：19A2218861

前腕X線写真における尺骨と半径の自動セグメンテーション【JST・京大機械翻訳】

Automatic Segmentation of Ulna and Radius in Forearm Radiographs

著者 (5件)： Gou Xiaofang ( Guangdong Provincial Key Laboratory of Medical Image Processing, School of Biomedical Engineering, Southern Medical University, Guangzhou 510515, China) ,  Rao Yuming ( Research and Development Department, Shenzhen SONTU Medical Imaging Equipment Co., Ltd, Shenzhen 518118, China) ,  Feng Xiuxia ( Guangdong Provincial Key Laboratory of Medical Image Processing, School of Biomedical Engineering, Southern Medical University, Guangzhou 510515, China) ,  Yun Zhaoqiang ( Guangdong Provincial Key Laboratory of Medical Image Processing, School of Biomedical Engineering, Southern Medical University, Guangzhou 510515, China) ,  Yang Wei ( Guangdong Provincial Key Laboratory of Medical Image Processing, School of Biomedical Engineering, Southern Medical University, Guangzhou 510515, China)
資料名： Computational and Mathematical Methods in Medicine (Web)  (Computational and Mathematical Methods in Medicine (Web))
巻： 2019  ページ： Null  発行年： 2019年 
JST資料番号： U7693A  ISSN： 1748-670X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 前腕X線写真における尺骨と橈骨(UR)の自動セグメンテーションは,単一X線吸収測定骨密度測定と骨粗鬆症の診断のための必要なステップである。患者間の前腕の変化と前腕X線写真の不均一性強度を与えると,URの正確でロバストなセグメンテーションは困難である。本研究では,動的計画法(DP)アルゴリズムを用いて,UR輪郭をトレースするための実用的な自動URセグメンテーション法を提案した。4つのUR骨幹端に沿った4つの種子点は,前処理されたX線写真に自動的に位置する。次に,コストマップにおける最小コスト経路を,URエッジとしてDPアルゴリズムを通してシードポイントから追跡して,UR輪郭として併合した。提案した方法を,22の正常曝露と15の低曝露X線写真を含む手動セグメンテーション結果を用いて,37の前腕X線写真を用いて定量的に評価した。著者らの方法の平均Dice類似性係数は0.945に達した。著者らの方法によって抽出された輪郭と放射線科医の間の平均絶対距離は5.04画素だけである。正常および低曝露放射線写真の間の著者らの方法のセグメンテーション性能は,有意に異なった。著者らの方法は,いくつかの病院から様々な画像条件下で得られた105の前腕X線写真についても検証された。結果は,著者らの方法が様々な品質の前腕X線写真に対してかなりロバストであることを示した。Copyright 2019 Xiaofang Gou et al. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ロバスト性 ,  骨粗鬆症 ,  *セグメンテーション ,  品質 ,  ヒト ,  *X線写真 ,  *尺骨 ,  アルゴリズム ,  *前腕 ,  前処理 ,  画素 ,  橈骨 ,  不均一性 ,  動的計画法
準シソーラス用語： 放射線科医 ,  *自動セグメンテーション , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 運動器系の診断  (GG02000M) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  医用画像処理  (JE04020T)

引用文献 (16件)：

• G. M. Blake, I. Fogelman, "Role of dual-energy X-ray absorptiometry in the diagnosis and treatment of osteoporosis," Journal of Clinical Densitometry, vol. 10, no. 1, pp. 102-110, 2007.
• B. Edelmann-Schäfer, L. D. Berthold, H. Stracke, P. M. Lührmann, M. Neuhäuser-Berthold, "Identifying elderly women with osteoporosis by spinal dual X-ray absorptiometry, calcaneal quantitative ultrasound and spinal quantitative computed tomography: a comparative study," Ultrasound in Medicine & Biology, vol. 37, no. 1, pp. 29-36, 2011.
• A. Bielecki, M. Korkosz, B. Zieliński, "Hand radiographs preprocessing, image representation in the finger regions and joint space width measurements for image interpretation," Pattern Recognition, vol. 41, no. 12, pp. 3786-3798, 2008.
• A. Tristán, J. I. Arribas, "A radius and ulna skeletal age assessment system," Proceedings of IEEE Workshop on Machine Learning for Signal Processing, pp. 221-226, IEEE, Piscataway, NJ, USA, September 2005.
• A. Tristan-Vega, J. I. Arribas, "A radius and ulna TW3 bone age assessment system," IEEE Transactions on Biomedical Engineering, vol. 55, no. 5, pp. 1463-1476, 2008.

タイトルに関連する用語 (5件)： 腕 ,  X線写真 ,  尺骨 ,  半径 ,  自動セグメンテーション