Spine and Individual Vertebrae Segmentation in Computed Tomography Images Using Geometric Flows and Shape Priors
Notice bibliographique
Résumé
The surgical treatment of injuries to the spine often requires the placement of pedicle screws. To prevent damage to nearby blood vessels and nerves, the individual vertebrae and their surrounding tissue must be precisely localized. To aid surgical planning in this context we present a clinically applicable geometric flow based method to segment the human spinal column from computed tomography (CT) scans. We first apply anisotropic diffusion and flux computation to mitigate the effects of region inhomogeneities and partial volume effects at vertebral boundaries in such data. The first pipeline of our segmentation approach uses a region-based geometric flow, requires only a single manually identified seed point to initiate, and runs efficiently on a multi-core central processing unit (CPU). A shape-prior formulation is employed in a separate second pipeline to segment individual vertebrae, using both region and boundary based terms to augment the initial segmentation. We validate our method on four different clinical databases, each of which has a distinct intensity distribution. Our approach obviates the need for manual segmentation, significantly reduces inter- and intra-observer differences, runs in times compatible with use in a clinical workflow, achieves Dice scores that are comparable to the state of the art, and yields precise vertebral surfaces that are well within the acceptable 2 mm mark for surgical interventions.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».