Detection of vertebral plateaus in lateral lumbar spinal X-ray images with Gabor filters
Notice bibliographique
Résumé
A few recent studies have proposed computed-aided methods for the detection and analysis of vertebral bodies in radiographic images. This paper presents a method based on Gabor filters. Forty-one lateral lumbar spinal X-ray images from different patients were included in the study. For each image, a radiologist manually delineated the vertebral plateaus of L1, L2, L3, and L4 using a software tool for image display and mark-up. Each original image was filtered with a bank of 180 Gabor filters. The angle of the Gabor filter with the highest response at each pixel was used to derive a measure of the strength of orientation or alignment. In order to limit the spatial extent of the image data and the derived features in further analysis, a semi-automated procedure was applied to the original image. A neural network utilizing the logistic sigmoid function was trained with pixel intensity from the original image, the result of manual delineation of the plateaus, the Gabor magnitude response, and the alignment image. The average overlap between the results of detection by image processing and manual delineation of the plateaus of L1-L4 in the 41 images tested was 0.917. The results are expected to be useful in the analysis of vertebral deformities and fractures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».