頭蓋骨癒合症の放射線フリー評価と分類のための統計的形状モデル【JST・京大機械翻訳】

Schaufelberger Matthias; Kuehle Reinald Peter; Wachter Andreas; Weichel Frederic; Hagen Niclas; Ringwald Friedemann; Eisenmann Urs; Hoffmann Juergen; Engel Michael; Freudlsperger Christian; Nahm Werner

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202220620142039 整理番号：22P0025525

頭蓋骨癒合症の放射線フリー評価と分類のための統計的形状モデル【JST・京大機械翻訳】

A statistical shape model for radiation-free assessment and classification of craniosynostosis

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (11件)： , , , , , , , , , ,
資料名：
発行年： 2022年01月10日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月28日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

頭蓋顔面変形の評価は,まばらに利用可能な患者データを必要とする。統計的形状モデルは,一般的データセットに関する既存の方法の比較を可能にする現実的で合成的なデータを提供する。頭蓋癒合症患者の最初の公的に利用可能な統計的3D頭部モデルおよび1.5歳未満の幼児に焦点を当てた最初のモデルを作成した。さらに,形状モデルベースの分類パイプラインを提示し,写真測量表面スキャンの3つの異なるクラスの頭蓋癒合と対照群を識別した。知る限りでは,本研究は頭蓋癒合症と統計的形状モデリングのための分類研究における頭蓋癒合症患者の最大データセットを使用した。著者らは,著者らの形状モデルが,人間の頭部の他の統計的形状モデルに類似することを示した。Craniosynostosis特異的病理は,モデルの最初の固有モードに代表される。頭蓋滑膜の自動分類に関して,著者らの分類アプローチは,コンピュータ断層撮影スキャンと立体写真測量の両方を用いた他の最先端の方法に匹敵する97.8%の精度を与える。著者らの公的に利用可能な頭蓋癒合特異的統計的形状モデルは,現実的および合成的データに関する頭蓋癒合の評価を可能にする。さらに,頭蓋癒合症の無放射診断のための最先端の形状モデルベースの分類アプローチを提示する。【JST・京大機械翻訳】

, , , , , , , , , ,
, , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

神経系疾患の外科療法 , 運動器系疾患の外科療法 , 先天性疾患・奇形の治療

, , , ,

前のページに戻る