Vertebra-Focused Landmark Detection for Scoliosis Assessment

地标 椎骨 脊柱侧凸 计算机科学 人工智能 偏移量(计算机科学) 柯布角 计算机视觉 分割 模式识别(心理学) 解剖 医学 外科 程序设计语言
作者
Jingru Yi,Pengxiang Wu,Qi‐Fang Huang,Hui Qu,Dimitris Metaxas
标识
DOI:10.1109/isbi45749.2020.9098675
摘要

Adolescent idiopathic scoliosis (AIS) is a lifetime disease that arises in children. Accurate estimation of Cobb angles of the scoliosis is essential for clinicians to make diagnosis and treatment decisions. The Cobb angles are measured according to the vertebrae landmarks. Existing regression-based methods for the vertebra landmark detection typically suffer from large dense mapping parameters and inaccurate landmark localization. The segmentation-based methods tend to predict connected or corrupted vertebra masks. In this paper, we propose a novel vertebra-focused landmark detection method. Our model first localizes the vertebra centers, based on which it then traces the four corner landmarks of the vertebra through the learned corner offset. In this way, our method is able to keep the order of the landmarks. The comparison results demonstrate the merits of our method in both Cobb angle measurement and landmark detection on low-contrast and ambiguous X-ray images. Code is available at: https://github.com/yijingru/Vertebra-Landmark-Detection.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
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
隐形曼青应助lwccc采纳,获得10
刚刚
1秒前
mengwensi完成签到,获得积分10
1秒前
1秒前
L丶aY完成签到,获得积分20
2秒前
Z_butterfly完成签到,获得积分10
3秒前
超级涵山完成签到,获得积分10
3秒前
Yurrrrt完成签到,获得积分0
3秒前
3秒前
儒雅沛凝完成签到,获得积分10
4秒前
冬青完成签到 ,获得积分20
4秒前
Akim应助ygr采纳,获得10
4秒前
笨笨的誉发布了新的文献求助10
4秒前
微笑猎豹应助元谷雪采纳,获得10
4秒前
shk发布了新的文献求助10
5秒前
5秒前
bkagyin应助PC采纳,获得10
5秒前
lobster完成签到,获得积分10
6秒前
Yuelu完成签到 ,获得积分10
7秒前
笑一笑完成签到,获得积分10
7秒前
lwccc完成签到,获得积分10
7秒前
张一迪发布了新的文献求助10
7秒前
hhhh完成签到,获得积分10
7秒前
直率一刀发布了新的文献求助10
8秒前
大气指甲油完成签到,获得积分10
8秒前
8秒前
讲座梅郎完成签到,获得积分10
8秒前
一一2完成签到,获得积分10
8秒前
9秒前
超级丝发布了新的文献求助10
9秒前
锦西完成签到,获得积分10
9秒前
李林完成签到,获得积分10
9秒前
小二郎应助於沅采纳,获得10
9秒前
韶诗珊发布了新的文献求助10
11秒前
hrh发布了新的文献求助10
11秒前
RJ123456发布了新的文献求助10
12秒前
冷艳铁身完成签到 ,获得积分10
12秒前
喝下午茶的狗完成签到,获得积分10
13秒前
zz完成签到,获得积分10
13秒前
OnceMoreee完成签到,获得积分10
13秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Römisch-Germanische Forschungen 1000
Social Psychology (第二版) 700
China Pluperfect I: Epistemology of Past and Outside in Chinese Art 520
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
The fast track to determining transfer functions of linear circuits: The student guide 500
The Analytical and Numerical Solution of Electric and Magnetic Fields 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7613347
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9188660
关于积分的说明 19685251
捐赠科研通 7186393
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3270802
关于科研通互助平台的介绍 2434349
邀请新用户注册赠送积分活动 2265732