清晨好,您是今天最早来到科研通的研友!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您科研之路漫漫前行!

Proximal femur parameter measurement via improved PointNet++

分割 计算机科学 人工智能 Sørensen–骰子系数 股骨 重复性 股骨头 精确性和召回率 特征(语言学) 噪音(视频) 计算机视觉 模式识别(心理学) 口腔正畸科 图像分割 医学 外科 数学 统计 图像(数学) 哲学 语言学
作者
Jiayu Yang,Zhe Li,Pengyu Zhan,Xinghua Li,Kunzheng Wang,Jiawei Han,Pei Yang
出处
期刊:International Journal of Medical Robotics and Computer Assisted Surgery [Wiley]
卷期号:19 (3) 被引量:1
标识
DOI:10.1002/rcs.2494
摘要

Abstract Background Femoral morphological studies and parameter measurements play a crucial role in diagnosing hip joint disease, preoperative planning for total hip arthroplasty, and prosthesis design. Doctors usually perform parameter measurements manually in clinical practice, but it is time‐consuming and labor‐intensive. Moreover, the results rely heavily on the doctor's experience, and the repeatability is poor. Therefore, the accurate and automatic measurement methods of proximal femoral parameters are of great value. Method We collected 300 cases of clinical CT data of the femur. We introduced the adaptive function adjustment module to the neural network PointNet++ to strengthen the global feature extraction of the point cloud for improving the accuracy of femur segmentation. We used the improved PointNet++ network to segment the femur into three parts: femoral head, femoral neck, and femoral shaft. We evaluated the segmentation accracy using Dice Coefficient, MIoU, recall, and precision indicators. We achieved the automatic measurement of the proximal femoral parameters using the shape fitting algorithms, and compared the automatic and manual measurement results. Results The Dice, MIoU, recall and precision indicator of the improved segmentation algorithm reached 98.05%, 96.55%, 96.63%, and 96.03%, respectively. The comparison between automatic and manual measurement results showed that the mean accuracies of all parameters were above 95%, the mean errors were less than 5 mm and 3°, and the ICC values were more than 0.8, indicating that the automatic measurement results were accurate. Conclusion Our improved PointNet++ network provided high‐precision segmentation of the femur. We further completed automatic measurement of the femur parameters and verified its high accuracy. This method is of great value for the diagnosis and preoperative planning of hip diseases.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
violetlishu完成签到 ,获得积分10
5秒前
8秒前
干饭大王应助Echo_1995采纳,获得10
14秒前
纯真的梦竹完成签到,获得积分10
21秒前
Gary完成签到 ,获得积分10
26秒前
wang5945完成签到 ,获得积分10
29秒前
racill完成签到 ,获得积分10
32秒前
踏实的南琴完成签到 ,获得积分10
34秒前
fkwwdamocles完成签到,获得积分10
36秒前
tyro完成签到,获得积分10
38秒前
意境完成签到 ,获得积分10
38秒前
husky完成签到,获得积分10
38秒前
natsu401完成签到 ,获得积分10
45秒前
jibenkun完成签到,获得积分10
54秒前
1分钟前
1分钟前
1分钟前
1分钟前
小田完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
张羊羔完成签到,获得积分10
1分钟前
高婧发布了新的文献求助10
1分钟前
zhuosht完成签到 ,获得积分10
1分钟前
冷傲凝琴完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
孙刚完成签到 ,获得积分10
1分钟前
lql完成签到 ,获得积分10
2分钟前
IMP完成签到 ,获得积分10
2分钟前
千帆破浪完成签到 ,获得积分10
2分钟前
乐正怡完成签到 ,获得积分0
2分钟前
Echo_1995完成签到,获得积分10
2分钟前
缺粥完成签到 ,获得积分10
2分钟前
xinjiasuki完成签到 ,获得积分10
2分钟前
年轻千愁完成签到 ,获得积分10
2分钟前
小谭完成签到 ,获得积分10
2分钟前
huahua完成签到 ,获得积分10
2分钟前
2分钟前
2分钟前
2分钟前
wujuan1606完成签到 ,获得积分10
2分钟前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Cognitive Neuroscience: The Biology of the Mind 1000
Technical Brochure TB 814: LPIT applications in HV gas insulated switchgear 1000
Immigrant Incorporation in East Asian Democracies 600
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
A Preliminary Study on Correlation Between Independent Components of Facial Thermal Images and Subjective Assessment of Chronic Stress 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3968543
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3513358
关于积分的说明 11167312
捐赠科研通 3248700
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1794453
邀请新用户注册赠送积分活动 875030
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 804664