Nov, 2023

从 DXA 扫描预测脊柱几何形态与脊柱侧弯

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TL;DR本研究中，我们旨在通过 DXA 扫描来估计脊柱曲度。我们首先使用神经网络训练来预测扫描中的中间脊柱曲线，然后使用基于积分的方法来确定脊柱曲线的曲度。我们使用曲度与使用 DXA 脊柱侧弯法（DSM）获得的标准角度脊柱侧弯测量进行比较。性能优于 Jamaludin 等人 2018 年的先前工作。我们表明最大曲度可以作为评分函数，用于按照脊柱变形的严重程度进行排序。
spine curvaturedxa scansneural networkscoliosisspinal deformation
发现论文，激发创造
  • B-Spine: 学习 B 样条曲线表示的鲁棒和可解释的脊柱曲率估计

    本文提出了 B-Spine，这是一个用于学习脊柱的 B 样条曲线表示并从低质量 X 射线图像中估计脊柱曲率的新型深度学习流程。通过在初始分割结果上生成高质量脊柱掩模的 SegRefine 网络，该方法对低质量输入图像进行预测，并利用曲线斜率分析和基于曲线的回归模型估计 Cobb 角度，从而在公开的 AASCE2019 数据集和我们提出的 CJUH-JLU 数据集上展示了其在稳健性和解释性方面的优越性能。

    Oct, 2023

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    通过使用自动超声曲线角度测量模型，我们提出了一种能自动定位骨性标志物并进行角度测量的方法，成功实现了对超声背景下脊柱曲率的测量，为超声脊柱侧弯评估提供了一种具备潜在替代手动指标的可能性。

    May, 2024

  • 智能脊柱侧弯筛查与诊断：调查

    系统介绍了计算机辅助脊柱侧凸筛查和诊断，并分析了当前研究领域中不同算法模型的优势和局限性。此外，本文还讨论了该领域目前的发展瓶颈，并展望了未来的发展趋势。

    Oct, 2023

  • 结构化多输出回归直接估计脊柱 Cobb 角

    本文提出一种新方法（结构化支持向量回归），同时评估脊柱 X 光片上的 Cobb 角和脊柱关键点，且该方法可应用于临床。经 439 名脊柱侧弯患者的数据测试，本方法的相关系数达到 92.76％，且有效地超越了两个基本线方法。

    Dec, 2020

  • MMA-Net：自动柯布角度测量的多形态感知网络

    本研究提出了一种名为多形态感知网络（MMA-Net）的新框架，通过整合多种脊柱形态作为关注信息，改进了 Cobb 角度测量的准确性，实现了自动化的、高效的、可靠的脊柱 X 光分析。

    Sep, 2023

  • 深度学习与多位专家观察者比较下的 Cobb 角度测量自动化

    我们创建了全自动软件，使用深度神经网络检测和分割脊柱区域、确定最严重倾斜的椎骨、并在原始图像上直观显示 Cobb 角度，相较于手动测量方法，平均误差仅为 4.17 度，具有优越的测量可靠性，可望应用于临床，提高侧弯性脊柱的准确评估和诊断水平，改善病患护理。

    Mar, 2024

  • 利用神经网络在 X 光（2D）图像上估计和抽象骨骼的 3D 结构

    本文提出了一种基于深度学习的方法，可以从一对二维 X 射线图像中估计骨头的三维结构，并且相较于八种其他的三维骨重建方法，预测精度更高。同时，该神经网络可以根据 X 射线图像确定骨头的身份，具有 100％的准确性，为鉴定和识别骨头提供了一种基于图像内容的更快速的方式。

    Jan, 2020

  • 发展和验证一种人工智能模型，准确预测脊盆参数

    SpinePose 是一种人工智能工具，可以准确预测脊盆参数，具有与脊柱外科专家和神经放射学家相媲美的可靠性，可在患者选择和手术规划方面提供实质性帮助。

    Feb, 2024

  • 监测病变增长的纵向脊柱 CT 图像配准

    实现自动且鲁棒的纵向脊柱图像配准对于评估疾病进展和手术结果至关重要，本文提出了一种新颖的方法，通过深度学习模型自动定位、标记和生成三维表面，然后使用高斯混合模型表面配准实现纵向脊柱 CT 图像对齐并准确评估病变进展，实验证明该方法在 37 个椎体、5 名患者的基线和 3、6、12 个月后的随访图像上显示出了平均 Hausdorff 距离为 0.65 毫米和 Dice 分数为 0.92 的准确配准。

    Feb, 2024

  • 3D 椎骨测量：使用局部解剖椎骨轴线对人脊柱网格模型进行椎骨尺寸评估

    介绍了一种基于三维脊柱模型的新型全自动测量脊椎形态的方法，实验结果表明该方法能够准确测量低分辨率患者特定的脊椎网格，平均绝对误差为 1.09 毫米，以及通过人工创建的腰椎脊柱，平均绝对误差值为 0.7 毫米，我们的定性分析表明，使用我们的方法在三维脊柱模型上获得的测量结果可以准确地重新投影到原始医学图像上，如果这些图像是可用的。

    Feb, 2024