Landet: an efficient physics-informed deep learning approach for automatic detection of anatomical landmarks and measurement of spinopelvic alignment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose: An efficient physics-informed deep learning approach for extracting spinopelvic measures from X-ray images is introduced and its performance is evaluated against manual annotations. Methods: Two datasets, comprising a total of 1470 images, were collected to evaluate the model’s performance. We propose a novel method of detecting landmarks as objects, incorporating their relationships as constraints ( LanDet ). Using this approach, we trained our deep learning model to extract five spine and pelvis measures: Sacrum Slope (SS), Pelvic Tilt (PT), Pelvic Incidence (PI), Lumbar Lordosis (LL), and Sagittal Vertical Axis (SVA). The results were compared to manually labelled test dataset (GT) as well as measures annotated separately by three surgeons. Results: The LanDet model was evaluated on the two datasets separately and on an extended dataset combining both. The final accuracy for each measure is reported in terms of Mean Absolute Error (MAE), Standard Deviation (SD), and R Pearson correlation coefficient as follows: $$[SS^\circ : 3.7 (2.7), R = 0.89]$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mrow> <mml:mo>[</mml:mo> <mml:mi>S</mml:mi> <mml:msup> <mml:mi>S</mml:mi> <mml:mo>∘</mml:mo> </mml:msup> <mml:mo>:</mml:mo> <mml:mn>3.7</mml:mn> <mml:mrow> <mml:mo>(</mml:mo> <mml:mn>2.7</mml:mn> <mml:mo>)</mml:mo> </mml:mrow> <mml:mo>,</mml:mo> <mml:mi>R</mml:mi> <mml:mo>=</mml:mo> <mml:mn>0.89</mml:mn> <mml:mo>]</mml:mo> </mml:mrow> </mml:math> , $$[PT^\circ : 1.3 (1.1), R = 0.98], [PI^\circ : 4.2 (3.1), R = 0.93], [LL^\circ : 5.1 (6.4), R=0.83], [SVA(mm): 2.1 (1.9), R = 0.96]$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mo>[</mml:mo> <mml:mi>P</mml:mi> <mml:msup> <mml:mi>T</mml:mi> <mml:mo>∘</mml:mo> </mml:msup> <mml:mo>:</mml:mo> <mml:mn>1.3</mml:mn> <mml:mrow> <mml:mo>(</mml:mo> <mml:mn>1.1</mml:mn> <mml:mo>)</mml:mo> </mml:mrow> <mml:mo>,</mml:mo> <mml:mi>R</mml:mi> <mml:mo>=</mml:mo> <mml:mn>0.98</mml:mn> <mml:mo>]</mml:mo> </mml:mrow> <mml:mo>,</mml:mo> <mml:mrow> <mml:mo>[</mml:mo> <mml:mi>P</mml:mi> <mml:msup> <mml:mi>I</mml:mi> <mml:mo>∘</mml:mo> </mml:msup> <mml:mo>:</mml:mo> <mml:mn>4.2</mml:mn> <mml:mrow> <mml:mo>(</mml:mo> <mml:mn>3.1</mml:mn> <mml:mo>)</mml:mo> </mml:mrow> <mml:mo>,</mml:mo> <mml:mi>R</mml:mi> <mml:mo>=</mml:mo> <mml:mn>0.93</mml:mn> <mml:mo>]</mml:mo> </mml:mrow> <mml:mo>,</mml:mo> <mml:mrow> <mml:mo>[</mml:mo> <mml:mi>L</mml:mi> <mml:msup> <mml:mi>L</mml:mi> <mml:mo>∘</mml:mo> </mml:msup> <mml:mo>:</mml:mo> <mml:mn>5.1</mml:mn> <mml:mrow> <mml:mo>(</mml:mo> <mml:mn>6.4</mml:mn> <mml:mo>)</mml:mo> </mml:mrow> <mml:mo>,</mml:mo> <mml:mi>R</mml:mi> <mml:mo>=</mml:mo> <mml:mn>0.83</mml:mn> <mml:mo>]</mml:mo> </mml:mrow> <mml:mo>,</mml:mo> <mml:mrow> <mml:mo>[</mml:mo> <mml:mi>S</mml:mi> <mml:mi>V</mml:mi> <mml:mi>A</mml:mi> <mml:mrow> <mml:mo>(</mml:mo> <mml:mi>m</mml:mi> <mml:mi>m</mml:mi> <mml:mo>)</mml:mo> </mml:mrow> <mml:mo>:</mml:mo> <mml:mn>2.1</mml:mn> <mml:mrow> <mml:mo>(</mml:mo> <mml:mn>1.9</mml:mn> <mml:mo>)</mml:mo> </mml:mrow> <mml:mo>,</mml:mo> <mml:mi>R</mml:mi> <mml:mo>=</mml:mo> <mml:mn>0.96</mml:mn> <mml:mo>]</mml:mo> </mml:mrow> </mml:mrow> </mml:math> . To assess model reliability and compare it against surgeons, the intraclass correlation coefficient (ICC) metric is used. The model demonstrated better consistency with surgeons with all values over 0.88 compared to what was previously reported in the literature. Conclusion: The LanDet model exhibits competitive performance compared to existing literature. The effectiveness of the physics-informed constraint method, utilized in our landmark detection as object algorithm, is highlighted. Furthermore, we addressed the limitations of heatmap-based methods for anatomical landmark detection and tackled issues related to mis-identifying of similar or adjacent landmarks instead of intended landmark using this novel approach.
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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 | 0,005 | 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 ».