Automatic Spine Ultrasound Segmentation for Scoliosis Visualization and Measurement
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Integrate tracked ultrasound and AI methods to provide a safer and more accessible alternative to X-ray for scoliosis measurement. We propose automatic ultrasound segmentation for 3-dimensional spine visualization and scoliosis measurement to address difficulties in using ultrasound for spine imaging. METHODS: We trained a convolutional neural network for spine segmentation on ultrasound scans using data from eight healthy adult volunteers. We tested the trained network on eight pediatric patients. We evaluated image segmentation and 3-dimensional volume reconstruction for scoliosis measurement. RESULTS: As expected, fuzzy segmentation metrics reduced when trained networks were translated from healthy volunteers to patients. Recall decreased from 0.72 to 0.64 (8.2% decrease), and precision from 0.31 to 0.27 (3.7% decrease). However, after finding optimal thresholds for prediction maps, binary segmentation metrics performed better on patient data. Recall decreased from 0.98 to 0.97 (1.6% decrease), and precision from 0.10 to 0.06 (4.5% decrease). Segmentation prediction maps were reconstructed to 3-dimensional volumes and scoliosis was measured in all patients. Measurement in these reconstructions took less than 1 minute and had a maximum error of 2.2° compared to X-ray. CONCLUSION: automatic spine segmentation makes scoliosis measurement both efficient and accurate in tracked ultrasound scans. SIGNIFICANCE: Automatic segmentation may overcome the limitations of tracked ultrasound that so far prevented its use as an alternative of X-ray in scoliosis measurement.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».