Precise identification of spinal nerve rootlets is relevant to delineate
spinal levels for the study of functional activity in the spinal cord. The goal
of this study was to develop an automatic method for the semantic
通过引入一种新的数据增强技术，本研究旨在自动化脊柱肿瘤的分割和定位，利用医学影像中专家绘制的预定义掩模，结合模糊 c 均值聚类和随机森林算法的融合，实现了成功的脊柱肿瘤分割和分类，同时使用 3D 椎体分割和标注技术精确定位了腰椎肿瘤的确切位置。该方法表现出卓越的性能，获得了 99% 的肿瘤分割准确率、98% 的肿瘤分类准确率和 99% 的肿瘤定位准确率，超过了现有最先进技术的有效性，改进了脊柱肿瘤的检测和表征诊断能力，从而促进了更有效的临床决策。