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J-GLOBAL ID：202202211316044959   整理番号：22A0183693

MPFネット:自動コブ角推定のための効果的なフレームワーク【JST・京大機械翻訳】

MPF-net: An effective framework for automated cobb angle estimation

著者 (6件)： Zhang Kailai (Department of Electronic Engineering, Tsinghua University, Beijing, China) ,  Xu Nanfang (Department of Orthopaedics, Peking University Third Hospital, Beijing, China) ,  Xu Nanfang (Engineering Research Center of Bone and Joint Precision Medicine, Beijing, China) ,  Xu Nanfang (Beijing Key Laboratory of Spinal Disease Research, Beijing, China) ,  Guo Chenyi (Department of Electronic Engineering, Tsinghua University, Beijing, China) ,  Wu Ji (Department of Electronic Engineering, Tsinghua University, Beijing, China)
資料名： Medical Image Analysis  (Medical Image Analysis)
巻： 75  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W3156A  ISSN： 1361-8415  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 臨床診療において,Cobb角は特発性脊柱側弯症評価のゴールドスタンダードであり,臨床医にとって外科的計画を作成し,医療を患者に提供するための重要な参照を提供できる。現在,Cobb角は,前後(AP)視野X線と横方向(LAT)視野X線の両方で手動で測定される。臨床医はまず各椎骨に4つのランドマークを見出し,次にそれらはランドマークからラインを拡張し,規則によってCobb角を測定する。全体のプロセスは時間がかかり,主観的であり,自動Cobb角推定が効率的で信頼性のあるCobb角測定に必要である。X線におけるノイズと椎骨の閉塞は,自動Cobb角推定のための主な困難であり,同じ患者のマルチビューX線の間の情報を利用するのは難しい。本論文では,これらの問題に取り組むため,自動Cobb角推定のための深層学習法を用いてMPFネットと名付けた効果的なフレームワークを提案した。バックボーン畳み込みニューラルネットワークに基づいて,椎骨検出枝とランドマーク予測枝を結合し,ランドマーク予測のために有界領域を提供できる。次に,著者らは,LAT X線上のリブケージとアームによって隠された椎骨を見つけることができるように,隣接椎骨の間の情報を利用するための提案相関モジュールを提案した。また,より良い性能のためにAPとLAT X線の両方における情報を利用するための特徴融合モジュールを設計した。2738対のX線に関する実験結果は,著者らの提案したMPFネットが正確な椎骨検出とランドマーク予測性能を達成して,著者らはAPとLAT X線に関してそれぞれ印象的な3.52と4.05の円形平均絶対誤差を得て,それは以前の方法よりはるかに良いことを示した。したがって,著者らは,自動化,効率的で信頼できるCobb角測定の臨床医を提供できる。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 雑音 ,  自動化 ,  信頼性 ,  *脊柱側弯症
準シソーラス用語： 椎骨 ,  臨床医 ,  *Cobb角 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  マルチタスク学習 ,  提案相関モジュール ,  特徴融合モジュール

分類 (1件)： 運動器系の疾患  (GG03000T)

タイトルに関連する用語 (5件)： MPF ,  ネット ,  コブ角 ,  推定 ,  フレームワーク